Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

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Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

BTL-Stereo	0.99 2	0.51 2	3.10 15	2.65 48	0.36 25	0.56 2	0.27 34	1.94 2	1.86 18	1.00 7	2.57 37	1.18 48	0.15 1	1.90 2	1.49 71	0.14 295	0.01 29	0.00 1	0.02 192	0.03 33	0.03 39

Pro-Stereo	1.58 17	0.49 1	3.02 12	2.86 61	0.49 51	5.49 165	0.77 74	2.05 3	1.90 20	1.48 27	1.19 20	1.46 55	0.15 1	8.09 113	1.54 75	0.16 306	0.03 112	0.00 1	0.30 429	0.04 44	0.02 14

MLG-Stereo_test2	1.52 13	0.64 9	2.81 5	2.52 39	1.79 230	2.76 28	0.16 23	4.70 9	1.80 16	1.75 33	0.08 2	3.21 92	0.17 3	7.28 86	0.64 10	0.02 170	0.11 299	0.00 1	0.00 1	0.04 44	0.03 39

252Zero-FE	1.52 13	0.84 49	3.49 28	2.85 60	0.54 58	1.97 11	0.08 9	6.14 41	4.11 71	1.76 35	3.45 54	0.16 1	0.27 4	3.61 18	0.82 21	0.01 106	0.10 279	0.08 294	0.04 234	0.04 44	0.03 39

MonStereo	1.76 27	0.75 24	3.64 33	2.27 18	1.61 210	6.04 216	0.14 18	6.02 34	2.88 47	1.35 18	2.11 29	0.30 14	0.36 5	6.84 78	0.83 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 154	0.02 8	0.02 14

Monster-pub-eth3d	1.75 26	0.75 24	3.64 33	2.27 18	1.62 211	6.02 215	0.14 18	6.02 34	2.87 46	1.35 18	2.11 29	0.30 14	0.36 5	6.59 70	0.83 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 192	0.02 8	0.02 14

MonSter	1.74 25	0.74 22	3.64 33	2.27 18	1.62 211	6.01 212	0.13 17	6.02 34	2.88 47	1.35 18	2.11 29	0.30 14	0.36 5	6.50 66	0.83 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 192	0.02 8	0.02 14

monsterstereo	2.41 62	0.98 82	4.33 78	4.12 149	4.48 392	1.80 6	0.08 9	5.78 27	5.21 103	3.36 87	7.40 141	0.25 9	0.37 8	8.92 143	1.00 48	0.01 106	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.01 3

Monster-pub-mixall	1.84 30	0.85 55	3.45 26	2.27 18	0.94 132	2.43 18	0.54 56	6.32 51	2.65 37	3.04 80	3.56 55	0.38 22	0.49 9	8.93 144	0.74 18	0.01 106	0.06 197	0.00 1	0.00 1	0.04 44	0.04 58

LG-Stereo_L2	1.59 18	0.87 58	4.31 77	2.54 43	0.69 86	2.76 28	0.44 45	6.85 64	1.57 11	1.59 28	0.39 9	0.39 23	0.52 10	7.85 104	0.82 21	0.04 215	0.12 310	0.00 1	0.00 1	0.03 33	0.02 14

MLG-Stereo_test1	1.51 12	0.65 14	3.00 10	2.47 36	2.46 278	2.84 30	0.16 23	5.64 19	1.77 14	0.98 6	0.09 3	1.53 59	0.52 10	7.44 92	0.56 6	0.02 170	0.09 262	0.00 1	0.03 213	0.03 33	0.02 14

DEFOM-Stereo	2.21 49	0.88 60	3.63 32	3.42 95	0.89 126	13.14 358	0.83 78	4.68 8	1.96 22	2.72 70	1.66 25	0.59 32	0.54 12	8.53 123	0.68 12	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.02 14

LG-Stereo_L1	1.59 18	0.89 65	4.07 66	2.55 45	0.95 133	2.93 31	0.50 51	6.75 61	1.54 8	1.32 17	0.24 7	0.50 28	0.59 13	7.91 105	0.85 27	0.04 215	0.12 310	0.01 184	0.00 1	0.03 33	0.02 14

dual_stereo	1.57 15	0.64 9	2.56 1	2.33 25	0.47 45	2.62 22	0.08 9	4.85 11	1.95 21	1.01 9	0.69 14	1.90 71	0.61 14	10.34 190	0.96 37	0.01 106	0.20 375	0.00 1	0.18 357	0.01 1	0.03 39

IGEV	1.86 31	0.58 4	3.90 51	2.40 31	3.49 335	4.20 79	0.97 89	7.16 71	3.22 56	2.00 48	4.16 66	0.26 11	0.62 15	3.40 12	0.65 11	0.03 198	0.09 262	0.00 1	0.00 1	0.03 33	0.02 14

MLG-Stereo_test3	1.57 15	0.69 17	3.82 45	2.19 14	1.34 185	3.92 68	0.25 33	5.89 31	1.27 5	0.91 4	1.07 15	1.99 75	0.64 16	6.09 60	1.10 54	0.03 198	0.09 262	0.00 1	0.00 1	0.05 54	0.04 58

MLG-Stereo	1.48 9	0.65 14	3.04 13	2.52 39	0.79 113	3.11 40	0.16 23	6.26 45	1.80 16	0.84 1	0.10 5	1.51 58	0.65 17	7.44 92	0.53 5	0.02 170	0.09 262	0.00 1	0.03 213	0.03 33	0.02 14

LG-Stereo	2.43 63	1.44 200	7.64 237	3.73 128	0.82 118	3.64 63	1.24 108	6.41 54	5.30 106	1.97 43	7.31 137	0.84 44	0.74 18	4.85 38	2.21 143	0.05 237	0.04 130	0.01 184	0.03 213	0.33 273	0.10 125

FlowAnything_test	3.13 92	1.42 190	6.59 184	8.69 436	1.35 188	8.70 278	2.51 240	7.60 78	3.03 52	4.10 113	2.67 42	3.52 99	0.75 19	5.86 55	4.48 268	0.06 256	0.03 112	0.15 366	0.66 487	0.16 152	0.18 216

monsters	2.21 49	1.25 149	4.09 68	3.59 116	4.35 388	2.20 14	0.18 28	8.31 96	2.84 45	4.11 114	2.86 45	0.20 2	0.76 20	8.41 119	0.95 35	0.01 106	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.01 3

BStereo	3.05 88	1.51 223	15.51 458	2.95 64	1.03 137	5.97 207	3.41 283	6.02 34	5.56 113	2.75 72	1.76 26	2.49 83	0.78 21	7.72 99	3.07 201	0.01 106	0.03 112	0.04 243	0.09 304	0.09 99	0.17 206

Wave_Phase_stereo	3.68 129	1.51 223	15.51 458	2.95 64	1.03 137	12.63 349	3.41 283	11.91 160	5.56 113	2.75 72	1.76 26	2.49 83	0.78 21	7.72 99	3.07 201	0.01 106	0.03 112	0.04 243	0.09 304	0.09 99	0.17 206

AIO-Stereo	2.91 81	1.19 134	5.14 114	4.15 151	0.79 113	4.67 106	1.76 174	9.59 119	5.19 102	2.66 67	4.76 87	5.40 146	0.78 21	10.30 189	1.23 62	0.00 1	0.06 197	0.00 1	0.36 448	0.09 99	0.15 189

LACA2	1.22 4	1.14 122	4.34 80	1.32 2	0.20 5	3.03 36	0.14 18	5.79 28	1.12 3	1.06 11	0.67 13	0.56 31	0.80 24	3.67 19	0.44 2	0.00 1	0.03 112	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.01 3

S2M2_L	2.06 39	1.28 154	4.05 65	3.20 80	1.14 159	2.31 15	0.06 7	6.26 45	6.67 138	1.75 33	4.48 76	4.47 119	0.81 25	2.36 4	1.52 74	0.25 356	0.10 279	0.03 223	0.00 1	0.49 340	0.03 39
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
RAStereo	2.32 56	1.08 108	6.36 178	3.73 128	1.39 192	1.81 8	0.12 16	7.70 80	7.44 163	2.27 57	3.94 65	3.43 94	0.81 25	3.55 17	2.47 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 237	0.07 95

Wavelet-MonSter	1.61 22	0.84 49	4.03 60	2.47 36	2.55 284	2.93 31	0.03 5	4.71 10	1.40 6	1.96 42	4.34 70	0.34 20	0.83 27	4.87 39	0.90 31	0.00 1	0.03 112	0.02 205	0.00 1	0.02 8	0.03 39

qwe	2.30 53	0.82 41	3.76 41	2.60 47	2.75 298	4.59 102	0.28 35	6.62 59	2.90 49	4.62 128	4.62 82	0.55 30	0.89 28	8.78 136	2.09 130	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.07 78	0.14 169

CES	3.85 137	1.14 122	2.91 8	3.05 72	11.37 554	5.37 160	1.02 93	9.52 118	8.82 188	3.50 94	9.21 162	1.78 65	0.90 29	6.53 67	2.37 152	0.02 170	0.04 130	0.01 184	0.00 1	1.62 459	7.74 564

LGtest1	1.48 9	0.75 24	4.03 60	2.33 25	0.65 80	3.02 35	0.11 15	6.12 40	1.51 7	1.41 24	1.48 23	0.65 36	0.93 30	5.60 46	0.81 20	0.03 198	0.12 310	0.00 1	0.00 1	0.10 115	0.04 58

HiDET	1.32 7	0.56 3	3.12 17	2.54 43	0.43 42	1.92 9	0.02 4	5.70 20	2.72 39	1.35 18	0.52 11	1.27 52	0.97 31	4.05 21	1.19 61	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.02 14

4.5_new	1.82 28	0.79 33	3.44 24	2.35 27	1.84 231	5.69 191	1.28 110	5.59 17	2.60 33	3.74 99	3.37 51	0.43 24	0.97 31	3.16 9	0.98 39	0.01 106	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.07 78	0.16 197

4.5w-stereo	1.83 29	0.79 33	3.45 26	2.35 27	1.84 231	5.69 191	1.29 112	5.59 17	2.60 33	3.75 100	3.37 51	0.43 24	0.97 31	3.16 9	0.98 39	0.01 106	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.07 78	0.16 197

Test_v1	1.60 21	0.76 27	3.26 18	2.18 12	1.25 170	2.17 13	0.16 23	7.01 67	3.12 55	1.44 26	2.91 46	1.49 56	1.02 34	4.48 34	0.68 12	0.01 106	0.04 130	0.00 1	0.00 1	0.03 33	0.04 58

CSFM-Stereo	1.49 11	0.59 5	3.11 16	2.47 36	0.31 16	3.07 37	0.15 21	6.28 50	2.36 28	2.48 61	1.08 16	1.50 57	1.10 35	4.29 29	0.89 30	0.02 170	0.02 79	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.03 39

Replicate-Monster	2.63 69	3.33 438	11.97 401	2.38 30	1.08 147	3.13 41	0.44 45	6.76 62	4.42 78	3.79 101	1.30 22	0.66 37	1.15 36	8.78 136	0.48 4	0.01 106	0.08 247	0.00 1	0.00 1	0.26 218	2.68 499

AIO_rvc	2.81 76	1.10 115	4.88 101	3.63 120	2.59 286	5.36 159	1.85 184	8.21 94	4.37 77	1.60 29	4.74 86	4.74 128	1.16 37	10.10 185	1.13 56	0.47 418	0.04 130	0.00 1	0.04 234	0.15 144	0.12 147

S2M2_XL	0.93 1	0.78 29	3.42 22	1.97 7	0.27 12	0.44 1	0.01 1	1.71 1	0.99 2	1.17 12	2.70 43	1.74 63	1.21 38	1.17 1	1.00 48	0.00 1	0.01 29	0.01 184	0.00 1	0.02 8	0.02 14
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CAS	5.20 181	0.78 29	3.30 19	17.06 555	7.59 513	8.07 271	6.31 379	9.46 117	9.09 192	4.57 126	10.67 186	1.91 72	1.22 39	4.18 27	2.16 139	10.33 574	0.02 79	0.00 1	0.02 192	0.44 316	6.83 552

MonSter++	1.28 6	0.63 8	2.88 7	2.00 9	0.32 17	2.14 12	0.01 1	4.86 12	2.56 31	1.63 30	0.45 10	2.17 79	1.25 40	3.81 20	0.84 26	0.01 106	0.02 79	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.02 14

MGS-Stereo	3.26 104	1.29 158	6.73 189	3.30 87	0.47 45	4.89 128	1.55 136	6.15 42	8.88 191	4.31 118	10.15 176	5.48 148	1.27 41	8.09 113	1.97 114	0.04 215	0.01 29	0.02 205	0.00 1	0.57 369	0.04 58

MatchStereo	1.70 23	0.88 60	3.85 46	2.11 10	0.14 1	2.35 17	0.33 38	5.87 30	4.80 85	0.90 3	4.35 72	0.81 43	1.32 42	4.93 40	1.30 63	0.01 106	0.05 162	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.01 3
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
LCMNet	1.70 23	0.59 5	2.97 9	1.86 5	0.58 65	1.95 10	0.09 12	6.27 47	7.21 156	1.23 13	1.48 23	1.25 51	1.34 43	6.03 58	1.05 52	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.02 14

SGD-Stereo	1.88 32	0.76 27	3.80 43	2.37 29	0.33 23	3.48 54	0.93 86	6.52 55	2.22 24	3.84 104	1.08 16	1.78 65	1.34 43	8.32 117	0.70 15	0.09 273	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.06 59	0.03 39

AIO_test	2.59 68	0.89 65	4.07 66	3.70 126	2.35 272	5.35 158	2.39 233	8.10 90	4.33 75	1.35 18	4.60 80	4.27 114	1.35 45	7.29 87	0.71 17	0.76 464	0.07 224	0.00 1	0.09 304	0.06 59	0.03 39

mms	2.86 78	1.38 181	5.26 119	3.68 123	1.84 231	4.23 81	4.01 305	8.01 86	4.29 74	2.43 60	5.53 115	3.05 89	1.35 45	9.22 154	2.06 126	0.00 1	0.06 197	0.00 1	0.00 1	0.36 285	0.44 342

IGEV-BASED-STEREO-	7.61 299	27.25 583	41.87 560	2.73 53	0.41 32	4.25 82	1.50 127	6.63 60	3.87 69	4.31 118	3.78 62	2.48 82	1.39 47	5.67 47	1.56 78	25.09 592	0.05 162	0.01 184	0.08 291	4.67 524	14.58 583

CAS++	4.07 150	1.67 282	6.02 162	4.17 152	1.02 136	4.26 83	1.68 151	19.10 307	10.01 202	9.18 195	9.17 160	1.98 73	1.41 48	9.54 164	1.73 93	0.02 170	0.05 162	0.00 1	0.00 1	0.32 266	0.11 140
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
test_for_model	3.89 139	0.99 86	6.35 177	2.58 46	3.17 316	3.29 47	1.13 101	12.78 182	16.86 292	4.97 144	10.14 175	3.26 93	1.42 49	9.37 159	0.95 35	0.03 198	0.09 262	0.00 1	0.04 234	0.13 130	0.16 197

fffft	2.58 67	0.86 56	5.15 116	3.15 77	1.32 180	4.44 95	4.17 311	8.04 89	3.29 60	3.03 79	2.20 32	1.88 70	1.45 50	10.41 193	1.80 98	0.00 1	0.04 130	0.00 1	0.00 1	0.31 256	0.10 125
1: 1. 1
GREAT-IGEV	2.18 46	1.15 125	4.04 62	2.89 62	0.69 86	2.95 33	0.20 29	5.82 29	5.88 120	0.92 5	5.07 97	1.08 46	1.46 51	9.60 166	0.86 28	0.00 1	0.13 324	0.00 1	0.24 399	0.14 136	0.46 348
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
UniTT-Stereo	2.89 79	0.90 68	6.74 191	4.08 145	2.42 275	2.63 23	0.42 43	5.57 16	4.88 88	5.36 150	7.63 143	1.09 47	1.47 52	8.80 139	5.11 289	0.03 198	0.07 224	0.00 1	0.01 154	0.48 331	0.11 140

DispViT+	2.30 53	0.81 36	5.78 151	3.03 71	3.88 350	4.38 91	0.21 31	6.52 55	5.74 118	1.41 24	1.89 28	0.80 42	1.57 53	5.96 56	1.74 94	0.59 439	1.57 535	0.00 1	0.00 1	0.11 122	0.02 14

AdaDepth	2.20 47	0.82 41	4.90 103	3.27 85	2.91 307	3.54 61	0.70 67	5.30 14	3.05 53	1.73 32	3.31 50	0.49 27	1.60 54	10.91 219	0.96 37	0.03 198	0.11 299	0.00 1	0.23 389	0.04 44	0.03 39

U	3.65 127	0.64 9	5.91 155	3.91 139	11.89 559	11.50 326	0.20 29	7.66 79	5.38 107	1.79 37	2.55 36	0.76 40	1.61 55	2.34 3	0.70 15	0.00 1	0.04 130	10.60 573	5.47 562	0.04 44	0.02 14

4D-IteraStereo	5.15 179	1.47 205	7.98 253	4.89 213	4.69 401	6.25 221	1.85 184	13.23 190	16.30 286	14.18 273	11.26 195	8.33 208	1.61 55	8.07 110	2.42 153	0.00 1	0.05 162	0.08 294	0.01 154	0.19 169	0.15 189

WQFJA1++	2.38 60	0.59 5	4.21 75	2.66 51	1.85 234	2.47 19	0.29 37	7.02 68	2.10 23	3.41 91	2.43 34	0.68 38	1.63 57	7.27 85	1.00 48	0.01 106	0.05 162	0.01 184	0.01 154	9.83 558	0.09 115

DLNR-FE	27.66 573	51.31 598	91.55 627	98.52 637	97.91 635	3.10 38	0.50 51	31.55 466	7.66 165	8.18 181	15.67 234	7.31 191	1.63 57	11.88 275	4.21 258	40.23 598	0.89 518	0.06 272	0.34 443	80.38 624	0.24 264

DLNR_Zeroshot_test	27.62 572	51.32 599	91.46 625	98.51 636	98.03 636	3.10 38	0.50 51	30.95 457	7.65 164	8.16 180	15.68 236	7.31 191	1.63 57	11.87 274	4.21 258	40.37 599	0.87 515	0.06 272	0.34 443	80.23 623	0.24 264

CASnet	3.91 140	1.03 94	4.68 90	4.98 217	0.27 12	4.99 137	2.95 264	11.02 154	11.02 212	10.61 210	11.76 202	4.15 111	1.65 60	5.85 54	1.91 108	0.50 424	0.00 1	0.59 457	0.12 328	0.13 130	0.02 14
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
XX-TBD	4.45 156	10.67 535	3.01 11	10.28 486	0.57 64	5.84 199	0.07 8	7.57 76	12.24 229	11.43 218	14.74 226	4.07 108	1.66 61	4.51 35	2.05 124	0.01 106	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.26 218	0.01 3

RAFT-Stereo-weight	5.07 176	0.93 73	5.57 140	4.24 161	0.72 102	6.05 217	1.63 148	17.77 279	17.16 295	10.99 215	10.22 179	12.06 267	1.67 62	9.25 156	2.69 172	0.06 256	0.11 299	0.00 1	0.00 1	0.15 144	0.12 147

EGLCR-Stereo	2.92 83	1.06 97	5.28 121	3.38 93	0.55 60	4.59 102	0.66 63	10.43 141	4.81 86	3.30 85	3.23 49	7.93 201	1.71 63	9.22 154	1.62 85	0.05 237	0.12 310	0.00 1	0.00 1	0.23 195	0.16 197

HART	3.80 136	1.52 227	5.45 130	4.85 209	0.51 54	4.41 94	0.76 72	12.59 178	5.08 99	5.95 157	12.76 212	6.87 177	1.72 64	10.71 206	1.84 104	0.00 1	0.13 324	0.10 325	0.00 1	0.45 318	0.26 275

RSM	3.10 91	0.98 82	4.86 100	4.17 152	1.08 147	4.76 118	1.83 182	10.14 132	4.21 72	3.38 89	4.34 70	7.82 198	1.75 65	10.69 204	1.64 88	0.00 1	0.03 112	0.00 1	0.18 357	0.13 130	0.07 95

Selective-IGEV	3.06 89	1.11 117	4.98 104	3.56 111	1.66 214	4.73 110	2.14 210	10.73 151	4.56 79	2.93 75	4.60 80	5.54 149	1.77 66	10.82 215	1.69 90	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.14 339	0.06 59	0.13 161

LACA1	1.12 3	0.73 20	2.61 2	1.25 1	0.59 68	2.50 20	0.45 47	4.45 6	0.93 1	1.64 31	0.22 6	0.47 26	1.78 67	4.39 30	0.36 1	0.00 1	0.03 112	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.02 14

testlalala	3.64 124	1.06 97	7.36 226	3.46 101	3.60 338	2.72 24	1.55 136	8.93 106	12.16 226	4.62 128	6.47 123	7.18 186	1.80 68	9.68 169	1.81 100	0.04 215	0.10 279	0.00 1	0.01 154	0.07 78	0.14 169

GCAPDPT-zeroshot	3.64 124	1.06 97	7.35 225	3.46 101	3.60 338	2.72 24	1.55 136	8.93 106	12.16 226	4.62 128	6.47 123	7.18 186	1.80 68	9.68 169	1.81 100	0.04 215	0.10 279	0.00 1	0.01 154	0.07 78	0.14 169

SCV_C0	3.23 103	1.31 165	6.44 180	3.20 80	0.82 118	4.84 125	1.61 146	10.34 139	6.85 143	2.74 71	4.91 92	6.26 163	1.81 70	11.06 227	1.50 72	0.11 284	0.06 197	0.00 1	0.23 389	0.33 273	0.11 140

GCAPDPT-zeroshot4090	3.64 124	1.06 97	7.34 224	3.45 96	3.60 338	2.73 26	1.55 136	8.93 106	12.15 225	4.61 127	6.47 123	7.18 186	1.81 70	9.68 169	1.81 100	0.04 215	0.10 279	0.00 1	0.01 154	0.07 78	0.14 169

VIP-Stereo	3.13 92	1.39 183	4.85 99	3.02 70	4.34 386	15.03 397	1.76 174	5.70 20	3.66 65	1.87 40	5.38 101	2.42 81	1.84 72	9.45 162	1.65 89	0.00 1	0.08 247	0.00 1	0.00 1	0.06 59	0.13 161

ours_stereo	2.91 81	1.34 171	5.14 114	3.67 121	1.49 200	3.87 67	2.80 259	8.10 90	6.28 129	2.15 52	5.66 117	3.98 106	1.84 72	9.38 160	1.77 97	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.00 1	0.32 266	0.34 310

RSM++	3.08 90	1.04 95	5.27 120	4.25 166	0.50 52	5.04 145	2.63 249	10.11 131	4.34 76	3.16 82	4.66 84	6.73 173	1.87 74	9.96 180	1.69 90	0.00 1	0.00 1	0.01 184	0.18 357	0.14 136	0.10 125

2.5w	2.10 41	0.78 29	4.30 76	2.96 67	1.85 234	3.22 43	2.25 220	6.05 38	2.69 38	1.80 38	5.44 107	0.23 4	2.01 75	7.36 89	1.01 51	0.01 106	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.06 84

111111	2.45 64	1.01 89	3.89 50	3.60 117	4.13 369	3.49 57	0.23 32	8.63 102	3.25 57	2.15 52	4.26 69	2.29 80	2.03 76	8.86 142	0.94 33	0.01 106	0.02 79	0.08 294	0.00 1	0.14 136	0.04 58

GLC_STEREO	3.40 110	1.06 97	3.44 24	6.52 349	0.20 5	4.76 118	1.66 150	8.97 109	6.59 136	5.39 151	9.04 156	5.23 141	2.03 76	9.76 173	2.77 177	0.01 106	0.03 112	0.21 396	0.00 1	0.23 195	0.06 84

castereo++	3.52 118	1.28 154	3.96 55	3.76 132	2.61 287	16.87 441	1.95 200	7.57 76	8.51 183	2.26 56	4.54 77	5.10 135	2.04 78	8.75 135	0.74 18	0.00 1	0.15 346	0.00 1	0.35 445	0.05 54	0.02 14

3.5w_stereo	2.46 65	1.21 137	4.40 83	2.23 16	1.53 204	6.00 209	1.12 99	6.82 63	2.60 33	3.48 92	4.35 72	0.33 18	2.08 79	9.99 182	3.03 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.06 84

LG-G_1	2.14 43	0.64 9	4.04 62	3.18 78	0.37 26	11.00 318	0.60 59	6.27 47	1.55 9	1.28 14	1.15 18	1.34 53	2.14 80	8.08 111	0.99 41	0.04 215	0.12 310	0.00 1	0.00 1	0.06 59	0.03 39

LG-G	2.14 43	0.64 9	4.04 62	3.18 78	0.37 26	11.00 318	0.60 59	6.27 47	1.55 9	1.28 14	1.15 18	1.34 53	2.14 80	8.08 111	0.99 41	0.04 215	0.12 310	0.00 1	0.00 1	0.06 59	0.03 39

CREStereo++_RVC	4.61 164	0.99 86	3.70 37	4.08 145	2.01 252	3.94 69	0.10 13	9.10 113	16.94 294	8.65 191	16.77 249	4.46 118	2.18 82	5.72 50	3.12 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	10.32 582	0.02 8	0.01 3
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-Stereo	6.14 240	1.47 205	9.11 317	11.87 519	6.76 492	3.27 45	0.93 86	15.13 230	5.43 109	8.79 194	28.46 396	13.71 299	2.22 83	11.51 253	2.07 127	0.20 325	0.24 410	0.08 294	0.29 422	1.04 431	0.13 161

Former-RAFT_DAM_RVC	4.69 167	2.56 407	8.72 292	4.26 167	3.52 336	9.22 286	1.48 122	13.54 199	18.88 322	7.47 177	7.08 135	2.04 78	2.24 84	9.66 168	2.27 147	0.05 237	0.02 79	0.07 284	0.00 1	0.53 355	0.21 242

GEAStereo	1.94 33	0.95 74	3.61 30	3.84 135	0.64 76	4.39 92	1.50 127	8.01 86	2.33 26	2.24 54	2.61 39	1.19 49	2.25 85	3.50 13	1.15 57	0.01 106	0.06 197	0.05 254	0.00 1	0.22 180	0.14 169

GSStereo	2.16 45	0.95 74	3.61 30	4.08 145	0.64 76	4.39 92	1.50 127	8.60 100	4.56 79	2.71 68	2.61 39	1.86 68	2.25 85	3.50 13	1.15 57	0.00 1	0.07 224	0.00 1	0.39 457	0.22 180	0.15 189

GS-Stereo							1.50 127	8.60 100	4.56 79	2.71 68	2.61 39	1.86 68	2.25 85	3.50 13	1.15 57	0.00 1	0.07 224	0.00 1	0.39 457	0.22 180	0.15 189

SMoEStereo_RVC	2.81 76	1.07 105	5.08 111	3.86 138	0.60 72	6.39 229	1.91 192	7.82 84	3.79 67	3.87 106	3.69 59	2.78 87	2.25 85	10.60 200	1.99 117	0.00 1	0.02 79	0.03 223	0.00 1	0.25 207	0.17 206

asd	2.06 39	0.78 29	3.85 46	2.45 33	2.18 260	3.99 70	0.35 39	6.94 65	2.60 33	2.99 77	2.79 44	0.52 29	2.27 89	8.33 118	0.93 32	0.02 170	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.07 78	0.11 140

999	3.44 112	0.92 70	4.78 94	4.69 196	2.34 271	7.58 265	2.20 212	9.81 125	6.11 126	2.96 76	4.79 89	5.07 134	2.27 89	12.10 290	2.76 176	0.03 198	0.09 262	0.00 1	0.00 1	0.29 237	0.10 125

VMStereo-Base	3.41 111	0.84 49	4.19 74	1.72 4	0.47 45	3.01 34	0.57 58	10.10 130	14.58 263	3.85 105	9.11 158	7.48 196	2.36 91	7.75 102	1.90 106	0.07 267	0.08 247	0.04 243	0.00 1	0.06 59	0.02 14

2.75w_new	2.10 41	0.82 41	3.93 54	2.18 12	1.44 193	3.52 58	2.30 224	5.52 15	2.91 50	4.14 116	3.93 64	0.27 12	2.38 92	6.17 62	2.32 148	0.01 106	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.06 84

MSKI-zero shot	4.76 171	1.56 245	5.98 159	5.14 239	1.13 153	6.55 237	1.55 136	12.76 181	8.06 171	10.44 208	11.50 200	13.47 296	2.38 92	12.07 288	1.90 106	0.01 106	0.20 375	0.02 205	0.29 422	0.14 136	0.14 169

tt45	3.20 99	0.95 74	4.36 81	3.73 128	1.86 236	8.19 273	2.05 208	9.12 114	3.36 62	5.60 153	4.42 75	4.61 127	2.39 94	11.00 223	1.96 112	0.00 1	0.04 130	0.00 1	0.01 154	0.32 266	0.10 125

4.25_new	1.94 33	0.81 36	3.74 38	2.82 56	2.69 292	4.37 87	2.37 229	5.76 23	2.78 41	1.99 45	3.60 56	0.23 4	2.40 95	4.13 22	0.99 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.07 95

4.5w_new	1.94 33	0.81 36	3.74 38	2.82 56	2.69 292	4.37 87	2.37 229	5.76 23	2.78 41	1.99 45	3.60 56	0.23 4	2.40 95	4.13 22	0.99 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.07 95

4.25w-stereo	1.94 33	0.81 36	3.74 38	2.82 56	2.69 292	4.37 87	2.37 229	5.76 23	2.78 41	1.99 45	3.60 56	0.23 4	2.40 95	4.13 22	0.99 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.07 95

IGEV-RUCA	3.00 85	1.12 120	4.51 86	4.78 203	2.30 267	6.18 219	1.80 179	7.24 73	4.79 84	2.63 66	4.91 92	4.06 107	2.44 98	9.70 172	1.50 72	0.14 295	0.26 421	0.21 396	0.29 422	0.74 410	0.35 315

3.25w_new	2.24 51	0.88 60	3.97 56	2.28 22	1.34 185	6.00 209	1.19 105	6.56 57	3.26 58	3.90 107	3.77 60	0.62 33	2.46 99	7.46 95	0.99 41	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.06 59	0.06 84

3.25w	2.24 51	0.88 60	3.97 56	2.28 22	1.34 185	6.01 212	1.19 105	6.56 57	3.26 58	3.90 107	3.77 60	0.62 33	2.46 99	7.44 92	0.99 41	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.06 59	0.06 84

2.25w	2.37 58	0.87 58	4.69 92	2.52 39	1.76 225	3.53 59	0.41 42	6.10 39	2.56 31	3.93 109	6.70 126	0.35 21	2.47 101	8.53 123	2.97 190	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.02 14

HUF	2.75 73	1.32 168	5.28 121	2.83 59	0.55 60	5.23 153	2.19 211	8.97 109	4.23 73	1.97 43	4.39 74	5.03 133	2.64 102	6.86 79	1.44 69	0.73 461	0.63 497	0.09 306	0.00 1	0.17 162	0.44 342

plain	4.15 151	1.67 282	9.97 358	4.86 210	2.97 313	3.27 45	1.41 118	8.20 93	5.51 112	3.37 88	16.69 247	3.03 88	2.71 103	14.44 373	3.91 244	0.14 295	0.00 1	0.03 223	0.01 154	0.69 395	0.14 169

Pointernet	3.22 102	0.84 49	5.79 152	3.22 83	0.35 24	5.27 156	0.37 40	16.46 260	5.96 122	4.11 114	6.81 130	4.84 131	2.73 104	4.78 37	2.52 163	0.00 1	0.15 346	0.00 1	0.22 380	0.04 44	0.02 14

SCV	3.20 99	1.40 185	5.96 158	4.71 197	0.71 93	4.21 80	1.70 154	10.94 152	6.06 124	1.85 39	4.80 90	6.16 159	2.74 105	9.82 174	1.74 94	0.05 237	0.09 262	0.00 1	0.24 399	0.50 345	0.30 294

3.75w	2.32 56	0.89 65	3.85 46	2.45 33	3.23 322	8.15 272	1.42 120	5.77 26	2.79 44	2.60 64	4.64 83	0.31 17	2.77 106	6.56 68	0.94 33	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.06 59	0.05 73

BridgeDepth	1.59 18	0.74 22	2.65 3	1.86 5	0.15 3	6.66 239	0.05 6	5.75 22	2.52 30	1.38 23	0.38 8	1.98 73	2.79 107	4.44 33	0.44 2	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MM-Stereo_test3	5.71 218	1.22 138	5.59 143	5.84 297	5.43 444	4.74 115	6.54 393	19.30 309	23.72 379	8.53 188	11.36 198	7.15 184	2.84 108	8.62 127	2.51 162	0.05 237	0.07 224	0.00 1	0.00 1	0.45 318	0.17 206

GCAP-BAT	4.57 162	2.24 388	7.50 230	3.14 75	4.24 373	5.93 206	1.88 187	9.03 111	5.80 119	13.03 254	12.47 210	8.46 211	2.89 109	11.02 224	2.94 188	0.00 1	0.12 310	0.01 184	0.28 418	0.05 54	0.28 285

FoundationStereo	1.26 5	0.73 20	2.84 6	2.65 48	0.58 65	2.31 15	0.61 61	3.40 4	1.57 11	1.89 41	0.09 3	2.61 85	2.90 110	2.37 5	0.60 9	0.04 215	0.04 130	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.03 39

model_zeroshot	5.12 178	1.53 229	9.70 348	5.33 262	1.54 205	8.71 279	2.23 218	15.60 244	8.29 179	13.74 267	10.02 173	10.57 236	2.97 111	8.47 121	2.61 166	0.02 170	0.18 364	0.14 359	0.25 405	0.06 59	0.34 310

BridgeDepth_RVC	1.46 8	0.72 18	2.76 4	1.47 3	0.75 108	4.05 72	0.01 1	5.97 33	1.58 13	1.29 16	1.19 20	1.02 45	2.98 112	3.52 16	0.87 29	0.79 470	0.08 247	0.12 342	0.05 259	0.01 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
asda	1.95 37	0.81 36	4.14 73	2.66 51	1.93 246	3.30 49	0.86 81	5.92 32	3.10 54	2.41 59	3.10 47	0.63 35	2.99 113	5.57 45	1.48 70	0.02 170	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.07 78	0.07 95

fffy	3.28 107	1.20 135	5.94 157	3.67 121	0.85 121	4.84 125	1.75 171	10.18 133	6.44 132	2.60 64	6.15 119	6.33 166	3.16 114	10.08 184	1.62 85	0.00 1	0.12 310	0.00 1	0.00 1	0.30 244	0.33 306

GIP-stereo	2.66 70	1.00 88	4.00 58	4.99 219	3.41 328	3.38 50	0.77 74	8.73 105	5.69 117	2.08 49	5.38 101	4.13 110	3.21 115	5.21 43	1.05 52	0.01 106	0.06 197	0.00 1	0.00 1	0.07 78	0.04 58

TRStereo	6.22 243	6.09 494	11.30 388	9.19 450	7.41 509	4.75 117	1.74 168	19.70 312	11.74 218	10.61 210	8.65 149	10.67 237	3.22 116	13.81 360	3.60 224	0.31 373	0.23 399	0.12 342	0.36 448	0.48 331	0.38 322

iRaftStereo_RVC	4.68 165	1.51 223	6.89 202	4.91 214	0.72 102	5.26 155	0.46 48	17.60 275	10.47 206	9.53 199	15.13 230	5.75 151	3.24 117	8.93 144	2.22 144	0.00 1	0.09 262	0.00 1	0.00 1	0.46 322	0.41 332

LoS	3.59 121	1.07 105	3.81 44	2.80 55	0.52 57	4.98 135	1.18 104	10.35 140	12.97 240	4.54 125	10.75 189	3.89 105	3.27 118	8.78 136	2.63 170	0.03 198	0.03 112	0.09 306	0.00 1	0.12 124	0.04 58
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
rvit_stereo_0081_aga	3.72 133	2.39 396	8.60 287	5.27 257	2.99 314	5.02 139	1.94 197	8.12 92	6.24 128	6.74 161	6.85 132	5.85 154	3.28 119	7.31 88	3.04 198	0.02 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.59 375	0.22 249

DilatedVolume-Stereo	4.23 152	1.38 181	5.58 142	3.85 137	1.58 206	10.80 310	1.02 93	11.59 156	5.65 115	11.75 219	9.98 168	4.54 125	3.29 120	9.83 175	3.01 193	0.05 237	0.18 364	0.08 294	0.23 389	0.08 93	0.06 84

4w-stereo	2.03 38	0.98 82	4.12 71	2.31 24	1.96 247	3.70 64	0.61 61	6.37 52	2.37 29	2.10 50	4.19 67	0.33 18	3.33 121	7.03 81	1.12 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 33	0.08 110

test_xeample3	3.34 109	1.54 233	7.67 238	3.33 90	0.68 82	5.74 193	1.63 148	12.05 163	3.88 70	6.71 160	3.81 63	3.17 91	3.34 122	10.59 199	2.07 127	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.27 415	0.13 130	0.16 197

FE-Mocha	4.54 158	2.08 369	9.99 360	4.36 175	2.16 259	4.76 118	0.81 77	13.59 201	4.81 86	13.39 264	11.04 192	11.38 249	3.45 123	5.97 57	2.12 137	0.03 198	0.14 340	0.14 359	0.38 454	0.12 124	0.18 216

IGEV_Zeroshot_test	5.28 187	2.03 363	14.26 442	6.09 321	1.33 182	4.32 85	1.03 96	14.46 216	6.50 133	13.33 262	11.89 204	11.01 242	3.45 123	10.71 206	3.64 226	0.03 198	0.22 392	0.15 366	0.26 409	0.80 414	0.20 234

GMStereo	5.94 228	3.84 455	10.86 383	5.13 238	0.71 93	7.27 256	2.66 251	12.38 169	25.14 395	12.01 224	10.66 185	5.12 136	3.46 125	11.39 248	6.16 317	0.45 412	0.02 79	0.05 254	0.31 434	0.86 420	0.25 272
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
IGEV-FE	5.28 187	2.03 363	14.26 442	6.10 324	1.33 182	4.32 85	1.03 96	14.46 216	6.50 133	13.33 262	11.86 203	11.00 241	3.47 126	10.71 206	3.65 228	0.03 198	0.22 392	0.15 366	0.26 409	0.80 414	0.20 234

CREStereo	3.58 120	1.05 96	3.35 21	2.17 11	0.59 68	5.61 176	0.40 41	10.50 142	13.34 250	6.93 167	10.44 183	5.29 144	3.47 126	5.82 53	2.62 168	0.01 106	0.01 29	0.02 205	0.01 154	0.04 44	0.01 3
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
IGEV-Stereo+	2.77 74	0.92 70	4.09 68	3.14 75	4.62 398	2.57 21	0.70 67	4.34 5	2.29 25	1.76 35	0.59 12	0.77 41	3.49 128	8.65 131	0.68 12	0.03 198	0.10 279	0.00 1	0.24 399	5.77 536	10.68 576

LL-Strereo2	5.54 206	2.17 380	9.12 318	5.65 279	2.54 283	6.48 231	2.27 222	15.08 228	7.79 168	10.99 215	10.26 180	15.94 330	3.50 129	13.25 344	3.63 225	0.00 1	0.13 324	1.34 509	0.10 315	0.30 244	0.19 229

GCAP-Stereo	3.72 133	1.60 259	7.39 227	4.24 161	0.37 26	5.78 195	1.12 99	12.28 167	6.53 135	8.35 183	9.69 166	6.62 172	3.57 130	4.58 36	1.91 108	0.00 1	0.07 224	0.05 254	0.00 1	0.25 207	0.04 58

ProNet	3.61 122	1.91 333	6.17 169	3.31 89	0.67 81	5.51 166	6.46 389	12.60 179	6.23 127	3.18 83	4.80 90	3.64 101	3.57 130	11.15 237	2.11 134	0.02 170	0.21 382	0.01 184	0.01 154	0.41 308	0.14 169

EAI-Stereo	5.21 183	1.74 295	8.46 280	5.69 283	1.37 191	5.67 189	3.52 289	18.77 300	5.65 115	9.75 200	16.08 241	6.36 167	3.57 130	11.73 269	3.64 226	0.01 106	0.33 441	0.03 223	1.06 511	0.21 177	0.65 387

AIO-test2	7.01 280	2.23 387	6.87 200	8.42 432	5.28 436	9.03 282	5.32 340	25.92 389	23.54 372	6.78 164	20.55 298	5.25 142	3.58 133	9.56 165	2.50 161	3.96 543	0.04 130	0.03 223	0.47 470	0.56 367	0.33 306

StereoAnything_RVC	2.31 55	11.20 542	4.65 89	2.23 16	0.14 1	1.49 5	0.17 27	4.50 7	1.24 4	1.03 10	0.06 1	0.20 2	3.60 134	8.05 109	0.59 7	0.02 170	0.11 299	0.00 1	0.00 1	6.97 542	0.03 39

xyz-stereo-finetune	5.39 195	1.47 205	5.53 137	2.65 48	0.30 15	11.94 334	3.28 273	12.96 184	21.28 347	8.14 179	12.32 208	6.19 160	3.62 135	11.80 273	5.98 311	0.01 106	0.02 79	0.00 1	0.02 192	0.16 152	0.04 58

trnet	3.62 123	0.95 74	3.30 19	2.21 15	0.56 62	5.67 189	0.42 43	10.62 148	13.30 248	6.89 165	10.45 184	5.78 152	3.69 136	5.80 52	2.61 166	0.00 1	0.02 79	0.03 223	0.01 154	0.04 44	0.02 14

MM-Stereo_test2	4.03 149	1.20 135	7.42 228	5.18 246	0.76 109	7.24 254	2.26 221	14.57 220	8.19 175	6.89 165	5.13 98	4.85 132	3.80 137	10.49 196	1.96 112	0.00 1	0.12 310	0.00 1	0.09 304	0.33 273	0.08 110

test_4	5.47 196	0.98 82	5.56 139	6.55 353	0.62 75	5.53 168	1.88 187	11.68 157	6.00 123	12.60 242	30.86 433	7.48 196	3.87 138	12.25 298	2.97 190	0.00 1	0.07 224	0.03 223	0.14 339	0.34 279	0.04 58

RALCasStereoNet	5.95 229	2.02 360	7.09 210	7.06 382	5.10 422	6.36 228	5.44 349	13.97 214	13.25 246	9.93 202	17.45 251	10.37 234	3.89 139	11.64 265	4.24 261	0.02 170	0.46 470	0.10 325	0.00 1	0.20 173	0.31 302

rvit_stereo_0081	3.93 141	1.78 317	8.60 287	6.26 334	1.73 221	3.48 54	2.36 226	7.71 81	15.81 282	4.41 123	5.39 103	5.14 137	3.94 140	7.95 106	3.57 221	0.01 106	0.01 29	0.00 1	0.01 154	0.39 300	0.10 125

rvit_stereo_0082	3.93 141	1.78 317	8.60 287	6.26 334	1.73 221	3.48 54	2.36 226	7.71 81	15.81 282	4.41 123	5.39 103	5.14 137	3.94 140	7.95 106	3.57 221	0.01 106	0.01 29	0.00 1	0.01 154	0.39 300	0.10 125

NLSM3	3.19 98	0.86 56	3.90 51	3.11 73	4.00 362	3.18 42	0.55 57	13.79 212	8.23 178	3.39 90	6.88 133	1.79 67	3.97 142	7.12 84	3.01 193	0.01 106	0.00 1	0.05 254	0.00 1	0.03 33	0.01 3

AnonymousM	6.33 244	11.42 543	3.06 14	3.93 140	1.49 200	4.54 99	3.29 275	11.00 153	7.70 166	16.52 332	9.38 163	9.07 217	3.97 142	7.10 83	3.01 193	0.43 408	0.07 224	22.69 584	7.67 572	0.06 59	0.21 242

IGEVStereo-DCA	3.31 108	1.57 249	6.20 170	3.36 91	0.60 72	4.93 131	1.70 154	13.26 191	5.04 91	3.79 101	4.58 78	4.53 123	4.00 144	10.13 186	2.09 130	0.00 1	0.06 197	0.00 1	0.18 357	0.12 124	0.14 169

rrr	3.26 104	1.57 249	7.72 241	3.36 91	0.60 72	4.93 131	1.59 142	10.72 150	5.11 100	3.79 101	4.58 78	4.53 123	4.00 144	10.13 186	2.09 130	0.00 1	0.06 197	0.00 1	0.22 380	0.12 124	0.18 216

gasm-f	2.39 61	0.96 79	3.77 42	3.84 135	0.50 52	4.50 98	2.54 244	8.01 86	2.33 26	2.24 54	5.92 118	1.19 49	4.05 146	6.12 61	1.31 65	0.01 106	0.06 197	0.05 254	0.00 1	0.25 207	0.14 169

test_3	5.55 209	1.02 91	8.07 260	6.18 329	0.54 58	9.00 281	3.28 273	13.55 200	18.66 319	11.97 222	8.89 154	13.98 301	4.05 146	8.96 146	2.10 133	0.00 1	0.05 162	0.00 1	0.31 434	0.26 218	0.18 216

tg	5.09 177	1.48 210	6.73 189	4.83 205	1.23 169	7.57 264	0.49 50	18.35 291	11.87 219	9.28 197	14.61 223	7.15 184	4.12 148	10.58 197	2.74 175	0.00 1	0.04 130	0.00 1	0.00 1	0.45 318	0.36 318

test_1	5.20 181	1.06 97	7.72 241	4.21 159	0.59 68	6.69 240	3.03 268	12.98 186	17.51 304	12.35 228	8.66 151	13.20 287	4.12 148	9.00 149	2.11 134	0.00 1	0.05 162	0.00 1	0.32 437	0.25 207	0.18 216

test-3	5.21 183	1.06 97	7.71 240	4.19 157	0.59 68	6.72 243	3.01 266	12.96 184	17.49 303	12.53 238	8.65 149	13.20 287	4.14 150	9.00 149	2.11 134	0.00 1	0.05 162	0.00 1	0.32 437	0.25 207	0.18 216

Zero-FE251	2.73 71	1.57 249	5.05 109	4.17 152	1.92 245	7.26 255	0.75 71	7.75 83	3.01 51	4.88 141	2.40 33	5.44 147	4.17 151	4.39 30	1.31 65	0.27 362	0.06 197	0.04 243	0.03 213	0.03 33	0.12 147

WCG-NET	3.86 138	0.96 79	5.80 153	2.92 63	0.28 14	4.48 96	1.80 179	7.23 72	15.03 266	8.77 192	9.58 165	6.94 181	4.20 152	6.92 80	2.05 124	0.00 1	0.08 247	0.00 1	0.00 1	0.14 136	0.08 110

ACRE	7.07 284	2.38 395	13.26 419	7.36 395	4.86 404	10.28 296	4.40 317	15.51 240	13.69 251	17.22 350	19.23 277	8.00 203	4.20 152	10.64 202	8.50 371	0.33 376	0.32 437	0.03 223	0.14 339	0.37 292	0.77 407

3w_stereo	2.49 66	0.84 49	5.43 127	2.46 35	0.46 44	5.44 163	6.54 393	7.07 69	3.41 63	3.30 85	4.77 88	0.28 13	4.24 154	4.24 28	1.30 63	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.07 95

EKT-Stereo	5.73 219	1.42 190	7.85 245	7.16 389	5.35 440	5.22 152	4.41 319	18.13 290	14.05 254	8.77 192	12.85 214	9.55 225	4.26 155	11.19 239	2.45 159	0.45 412	0.23 399	0.07 284	0.10 315	0.16 152	0.87 419

2w_stereo	2.37 58	0.83 44	4.12 71	2.73 53	1.22 167	4.67 106	3.90 303	6.98 66	3.62 64	3.48 92	5.01 96	0.24 8	4.36 156	4.43 32	1.70 92	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.03 39

1w_stereo	2.90 80	0.72 18	3.59 29	3.30 87	2.15 258	4.37 87	6.74 402	6.40 53	5.23 104	2.83 74	7.30 136	0.25 9	4.36 156	8.30 116	2.44 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.02 14

RALAANet	6.49 251	2.49 403	9.69 347	7.09 383	4.98 413	6.23 220	1.68 151	19.90 316	14.26 258	15.04 291	14.56 222	12.69 273	4.38 158	12.91 330	3.07 201	0.02 170	0.07 224	0.00 1	0.10 315	0.51 349	0.15 189

Occ-G	3.68 129	1.07 105	4.68 90	3.11 73	1.26 172	3.63 62	6.75 403	7.88 85	4.90 89	4.37 122	8.36 147	9.68 227	4.39 159	9.65 167	3.23 213	0.00 1	0.11 299	0.00 1	0.19 370	0.19 169	0.07 95

anonymousdsp2	5.93 227	1.54 233	8.34 268	4.43 181	0.38 29	9.24 287	4.11 307	21.92 347	17.36 300	12.28 227	10.08 174	10.05 229	4.42 160	11.04 225	2.54 164	0.01 106	0.02 79	0.30 427	0.18 357	0.21 177	0.18 216

cross-raft	5.37 194	1.23 143	6.66 187	5.91 305	1.25 170	6.00 209	1.48 122	15.82 250	7.70 166	12.95 251	20.80 305	11.63 252	4.42 160	8.59 125	2.23 145	0.01 106	0.21 382	0.00 1	0.22 380	0.21 177	0.10 125

IGEV-Stereo	3.52 118	1.75 304	5.67 145	3.49 105	1.12 151	5.04 145	1.73 167	13.70 205	5.07 96	4.83 137	5.42 105	4.27 114	4.43 162	11.15 237	1.98 115	0.00 1	0.04 130	0.00 1	0.18 357	0.31 256	0.12 147
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
rvit_stereo_0080	3.98 144	2.11 373	7.62 235	3.68 123	1.90 243	4.16 74	7.60 424	9.69 121	8.13 173	5.08 146	7.39 139	6.27 164	4.44 163	6.73 76	3.92 245	0.20 325	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.55 361	0.12 147

IGEV++	2.98 84	1.27 152	5.17 117	5.41 270	0.47 45	4.63 104	1.71 166	9.97 129	4.75 83	2.58 63	6.27 121	4.35 116	4.44 163	4.98 41	3.05 200	0.00 1	0.07 224	0.00 1	0.08 291	0.24 202	0.18 216

whm_eth	3.98 144	2.11 373	7.62 235	3.68 123	1.90 243	4.16 74	7.60 424	9.69 121	8.13 173	5.08 146	7.39 139	6.27 164	4.44 163	6.73 76	3.92 245	0.20 325	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.55 361	0.12 147

anonymousdsp	3.51 117	1.75 304	5.66 144	3.49 105	1.13 153	5.04 145	1.74 168	13.69 204	5.07 96	4.83 137	5.42 105	4.25 113	4.44 163	11.14 232	1.98 115	0.00 1	0.04 130	0.00 1	0.18 357	0.31 256	0.13 161

LoS_RVC	3.72 133	2.57 408	3.90 51	4.27 168	7.61 514	5.39 161	2.90 263	7.29 74	3.84 68	3.67 98	10.20 177	3.66 102	4.48 167	6.19 63	2.14 138	0.01 106	0.03 112	0.00 1	0.00 1	0.06 59	6.15 543

DA	3.70 131	0.83 44	4.78 94	5.07 225	0.70 88	16.50 436	1.94 197	9.42 115	7.22 157	4.02 110	6.78 127	5.96 156	4.49 168	4.16 25	1.54 75	0.05 237	0.12 310	0.00 1	0.00 1	0.06 59	0.26 275

GGEV	3.70 131	0.83 44	4.78 94	5.07 225	0.70 88	16.50 436	1.94 197	9.42 115	7.22 157	4.02 110	6.78 127	5.96 156	4.49 168	4.16 25	1.54 75	0.05 237	0.12 310	0.00 1	0.00 1	0.06 59	0.26 275

PMTNet	5.36 193	0.97 81	3.42 22	1.97 7	1.30 174	8.96 280	0.69 66	12.33 168	12.16 226	8.50 187	11.35 197	6.09 158	4.50 170	9.34 158	2.70 173	22.71 590	0.01 29	0.04 243	0.02 192	0.06 59	0.01 3

Reg-Stereo(zero)	4.54 158	0.68 16	4.39 82	3.20 80	1.30 174	3.29 47	0.89 83	16.64 263	12.89 239	10.01 203	10.70 188	10.29 232	4.51 171	8.83 140	2.63 170	0.01 106	0.14 340	0.00 1	0.13 333	0.03 33	0.17 206

gcap_with_dpt	4.43 155	1.22 138	6.04 163	4.96 216	4.49 393	4.49 97	2.72 252	13.49 198	10.96 211	7.08 173	11.31 196	7.44 195	4.53 172	6.56 68	2.62 168	0.10 279	0.16 355	0.00 1	0.00 1	0.23 195	0.24 264

AE-Stereo	5.15 179	1.56 245	7.99 255	8.70 437	2.18 260	9.12 285	3.02 267	11.78 158	13.30 248	4.34 120	12.84 213	10.83 239	4.53 172	8.71 133	2.82 181	0.04 215	0.44 463	0.05 254	0.33 441	0.20 173	0.17 206

CroCo-Stereo	3.27 106	1.90 330	7.18 211	8.50 434	1.11 149	0.96 3	0.97 89	10.18 133	8.20 176	3.59 96	4.69 85	8.02 205	4.53 172	2.75 6	2.34 150	0.01 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 256	0.11 140
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
TANstereo	4.70 169	1.08 108	4.01 59	3.53 110	0.47 45	14.26 380	0.15 21	8.67 104	12.54 232	12.50 230	18.43 266	5.20 139	4.54 175	5.68 48	2.07 127	0.00 1	0.13 324	0.00 1	0.01 154	0.02 8	0.63 379

IPLGR_C	7.16 288	2.48 401	12.98 415	7.52 405	4.91 407	10.56 302	4.59 325	15.63 245	14.12 255	17.42 353	18.87 273	8.00 203	4.59 176	10.76 209	8.81 375	0.32 374	0.32 437	0.03 223	0.13 333	0.36 285	0.76 404

NLMM1	5.21 183	1.29 158	6.55 183	3.79 133	5.49 447	12.43 346	3.31 280	12.18 166	15.22 269	7.19 176	8.46 148	5.22 140	4.60 177	12.03 279	6.29 319	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.00 1	0.10 115	0.07 95

CIPLG	7.15 287	2.44 398	12.82 412	7.38 396	4.93 408	10.51 301	4.56 323	15.17 232	13.25 246	17.45 355	19.75 286	8.42 209	4.60 177	11.41 249	8.31 366	0.33 376	0.32 437	0.03 223	0.14 339	0.37 292	0.72 399

DDF-Stereo	3.17 94	1.08 108	4.40 83	4.63 193	4.02 363	3.40 52	1.51 131	5.27 13	1.78 15	0.85 2	2.57 37	1.68 61	4.63 179	8.01 108	2.80 180	0.27 362	0.13 324	0.00 1	0.14 339	16.19 580	0.09 115

RAFT-Test	5.75 222	1.32 168	6.77 196	4.07 143	1.71 219	9.95 292	1.56 141	15.78 249	8.34 182	12.73 246	23.83 344	11.80 255	4.69 180	8.99 147	2.57 165	0.01 106	0.29 429	0.00 1	0.38 454	0.16 152	0.07 95

ff7	3.48 113	1.76 308	6.20 170	3.45 96	1.13 153	5.02 139	1.70 154	13.26 191	5.04 91	4.66 132	5.47 110	3.49 95	4.70 181	11.14 232	2.01 119	0.00 1	0.04 130	0.00 1	0.18 357	0.30 244	0.14 169

ffff	3.48 113	1.76 308	6.20 170	3.45 96	1.13 153	5.02 139	1.70 154	13.26 191	5.04 91	4.66 132	5.47 110	3.49 95	4.70 181	11.14 232	2.01 119	0.00 1	0.04 130	0.00 1	0.18 357	0.30 244	0.14 169

11t	3.48 113	1.76 308	6.20 170	3.45 96	1.13 153	5.02 139	1.70 154	13.26 191	5.04 91	4.66 132	5.47 110	3.49 95	4.70 181	11.14 232	2.01 119	0.00 1	0.04 130	0.00 1	0.18 357	0.30 244	0.14 169

ccc-4	3.48 113	1.76 308	6.20 170	3.45 96	1.13 153	5.02 139	1.70 154	13.26 191	5.04 91	4.66 132	5.47 110	3.49 95	4.70 181	11.14 232	2.01 119	0.00 1	0.04 130	0.00 1	0.18 357	0.30 244	0.14 169

MaDis-Stereo	2.73 71	1.56 245	6.21 175	2.96 67	2.45 277	1.80 6	0.28 35	7.43 75	5.07 96	2.57 62	3.43 53	7.13 183	4.71 185	5.74 51	2.91 186	0.00 1	0.05 162	0.00 1	0.00 1	0.15 144	0.12 147

rvit_stereo_ft	4.73 170	2.68 413	9.30 325	11.34 512	2.74 297	4.18 78	8.45 434	9.77 124	9.90 201	4.04 112	6.26 120	6.73 173	4.72 186	8.99 147	5.03 287	0.01 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 229	0.09 115

Any-RAFT	6.04 237	1.16 126	4.52 87	4.47 182	1.20 164	10.46 299	1.97 201	21.84 342	15.52 277	11.21 217	19.37 278	13.34 290	4.72 186	8.65 131	2.03 123	0.01 106	0.19 371	0.00 1	0.00 1	0.04 44	0.08 110

NLSM1	4.91 172	1.17 129	5.72 148	4.31 174	5.71 460	13.78 368	1.41 118	14.12 215	9.85 200	5.22 149	10.88 191	4.43 117	4.74 188	10.99 222	5.64 306	0.00 1	0.00 1	0.01 184	0.00 1	0.09 99	0.04 58

GCST	37.32 593	40.98 595	25.25 519	92.15 631	35.59 595	25.00 506	1.02 93	25.45 380	19.73 327	26.01 491	15.21 231	19.51 393	4.75 189	16.71 425	4.32 262	80.90 624	35.46 601	87.50 630	74.71 619	73.21 619	42.99 607

water-stereo	3.66 128	0.84 49	4.79 97	3.60 117	0.79 113	5.03 144	0.89 83	12.93 183	5.45 111	5.82 155	14.74 226	6.51 171	4.76 190	3.37 11	3.26 214	0.03 198	0.13 324	0.09 306	0.04 234	0.06 59	0.07 95

IGEV-Stereo++	2.20 47	0.79 33	3.67 36	3.72 127	3.17 316	3.39 51	0.10 13	8.37 97	3.77 66	2.11 51	4.25 68	2.01 76	4.78 191	2.96 7	0.59 7	0.01 106	0.02 79	0.08 294	0.00 1	0.06 59	0.05 73

depthmonostereo	4.02 148	1.64 275	5.29 123	4.40 176	1.19 163	8.04 270	1.16 103	15.24 233	12.52 231	4.62 128	7.49 142	4.11 109	4.80 192	6.61 71	2.71 174	0.04 215	0.21 382	0.11 338	0.07 287	0.07 78	0.02 14

rvit_stereo_0083	4.53 157	1.94 341	9.94 356	7.12 387	1.67 215	4.98 135	2.80 259	8.25 95	18.22 315	4.76 136	7.78 145	6.41 168	4.87 193	7.54 96	3.74 233	0.11 284	0.04 130	0.00 1	0.01 154	0.24 202	0.16 197

zero-FE	3.01 86	1.06 97	4.57 88	4.18 156	4.04 364	3.24 44	1.51 131	6.17 43	1.87 19	1.00 7	2.52 35	1.72 62	4.92 194	6.19 63	2.77 177	0.27 362	0.10 279	0.00 1	0.05 259	13.94 575	0.09 115

sCroCo_RVC	5.06 175	3.29 436	16.45 471	10.72 494	6.64 488	5.83 197	2.74 254	9.67 120	8.06 171	3.66 97	9.20 161	4.81 130	4.95 195	8.12 115	4.64 272	0.64 451	0.50 479	0.06 272	0.03 213	0.70 398	0.42 335

AIO-test1	6.38 245	1.41 189	5.70 147	9.77 467	5.61 451	9.09 283	1.79 177	21.63 340	20.69 337	6.75 162	17.68 253	8.19 206	4.99 196	10.38 192	3.16 208	0.01 106	0.01 29	0.00 1	0.13 333	0.28 229	0.26 275

s12784h	5.87 225	0.88 60	4.11 70	3.01 69	0.51 54	18.49 460	0.98 91	18.89 303	17.60 305	12.52 232	12.46 209	7.87 200	5.01 197	11.05 226	3.13 207	0.73 461	0.01 29	0.04 243	0.00 1	0.07 78	0.01 3

WQFJA1	4.56 161	1.18 132	5.44 128	3.48 103	5.88 470	13.44 364	1.59 142	11.97 161	8.85 190	4.92 142	5.44 107	6.20 161	5.05 198	10.03 183	7.60 346	0.01 106	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.09 99	0.10 125

NLMM	4.55 160	1.18 132	5.44 128	3.48 103	5.88 470	13.44 364	1.59 142	11.98 162	8.84 189	4.92 142	5.44 107	6.20 161	5.05 198	9.85 176	7.60 346	0.01 106	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.09 99	0.10 125

WCG-NET（raft）	4.57 162	1.16 126	6.01 161	2.95 64	0.19 4	5.09 149	2.01 203	10.28 136	15.34 273	8.64 190	11.43 199	9.63 226	5.06 200	10.96 221	2.19 141	0.00 1	0.13 324	0.00 1	0.01 154	0.14 136	0.12 147

WQFJX1	4.68 165	1.09 113	5.54 138	4.07 143	5.82 465	10.92 317	3.99 304	10.31 138	10.17 203	5.90 156	4.99 94	5.79 153	5.18 201	12.80 325	6.89 328	0.01 106	0.00 1	0.01 184	0.00 1	0.15 144	0.06 84

DIP-Stereo	6.74 265	1.93 340	10.02 364	4.28 169	1.64 213	13.54 366	1.52 133	15.16 231	6.63 137	14.30 278	26.81 378	10.90 240	5.19 202	14.78 380	7.56 342	0.00 1	0.06 197	0.05 254	0.00 1	0.17 162	0.17 206
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
gcap-zeroshot	5.34 191	1.50 219	10.42 371	4.65 194	1.22 167	9.78 290	1.70 154	10.29 137	6.36 131	15.08 292	9.84 167	17.96 370	5.21 203	9.43 161	1.99 117	0.10 279	0.36 446	0.06 272	0.29 422	0.05 54	0.43 338

MIF-Stereo (partial)	4.33 153	1.23 143	7.27 217	5.04 221	5.31 438	3.47 53	0.95 88	9.06 112	7.41 162	4.15 117	15.76 237	5.38 145	5.22 204	11.56 256	4.21 258	0.04 215	0.02 79	0.05 254	0.03 213	0.34 279	0.12 147

PSM-softLoss	6.61 256	1.60 259	9.42 331	6.48 345	0.88 124	5.65 179	2.04 206	22.64 352	8.77 186	13.95 270	22.11 329	13.01 279	5.22 204	12.73 321	6.05 312	0.49 421	0.06 197	0.27 412	0.56 480	0.16 152	0.06 84

KMStereo	6.61 256	1.60 259	9.42 331	6.48 345	0.88 124	5.65 179	2.04 206	22.64 352	8.77 186	13.95 270	22.11 329	13.01 279	5.22 204	12.73 321	6.05 312	0.49 421	0.06 197	0.27 412	0.56 480	0.16 152	0.06 84

LG-Stereo_Zeroshot	2.77 74	0.90 68	5.49 133	4.91 214	1.75 224	3.75 65	0.85 80	7.14 70	3.33 61	3.51 95	10.67 186	2.03 77	5.26 207	3.11 8	1.80 98	0.00 1	0.06 197	0.00 1	0.19 370	0.43 313	0.19 229

RAFT-345	6.79 268	1.29 158	6.80 198	5.06 224	0.91 129	5.61 176	3.32 281	13.36 196	10.17 203	13.73 266	43.66 546	9.12 219	5.38 208	12.29 299	4.44 266	0.32 374	0.05 162	0.09 306	0.06 278	0.06 59	0.03 39

DCRE	6.07 239	1.75 304	8.41 275	7.20 390	3.82 349	6.48 231	4.18 314	15.52 241	10.42 205	9.24 196	22.47 332	11.71 254	5.46 209	10.62 201	3.02 196	0.02 170	0.26 421	0.05 254	0.30 429	0.15 144	0.24 264

CFNet-RSSM	5.55 209	1.08 108	8.60 287	4.30 173	1.21 166	6.42 230	1.25 109	16.12 256	17.84 308	13.12 255	11.14 194	11.84 257	5.52 210	9.14 153	2.35 151	0.01 106	0.20 375	0.00 1	0.36 448	0.34 279	0.07 95

MIM_Stereo	7.02 281	1.55 236	10.78 380	4.17 152	0.58 65	5.25 154	1.32 115	19.03 304	12.59 234	16.74 340	28.83 399	13.20 287	5.53 211	12.89 328	7.11 331	0.00 1	0.23 399	0.00 1	0.01 154	0.38 297	0.28 285

test-1	5.62 216	1.53 229	14.78 453	7.44 400	1.11 149	7.99 269	1.19 105	13.03 188	12.04 224	9.39 198	15.23 232	11.15 247	5.56 212	7.06 82	3.57 221	0.07 267	0.50 479	0.00 1	0.10 315	0.16 152	0.47 349

IPLG	7.20 290	1.43 194	12.55 409	5.17 241	4.32 385	11.11 321	1.48 122	21.79 341	15.10 268	19.16 395	20.23 290	5.26 143	5.61 213	11.68 266	8.14 363	0.05 237	0.06 197	0.03 223	0.07 287	0.33 273	0.50 358

R-Stereo Train	7.04 282	1.34 171	7.89 248	6.23 332	2.30 267	7.51 260	5.54 351	23.96 364	6.94 144	16.26 325	33.57 478	12.04 265	5.61 213	7.67 97	3.74 233	0.01 106	0.05 162	0.01 184	0.00 1	0.10 115	0.12 147

RAFT-Stereo	7.04 282	1.34 171	7.89 248	6.23 332	2.30 267	7.51 260	5.54 351	23.96 364	6.94 144	16.26 325	33.57 478	12.04 265	5.61 213	7.67 97	3.74 233	0.01 106	0.05 162	0.01 184	0.00 1	0.10 115	0.12 147
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
raft_robust	7.97 317	2.26 390	6.75 192	5.83 295	0.72 102	5.57 174	0.84 79	33.59 492	34.21 481	18.17 372	19.88 288	6.50 170	5.62 216	15.33 386	2.83 182	0.03 198	0.23 399	0.00 1	0.37 452	0.32 266	0.39 325

TestStereo	6.02 235	2.55 406	7.33 223	5.57 275	1.68 218	6.05 217	1.78 176	13.73 207	16.40 290	10.87 214	23.79 343	9.00 216	5.63 217	11.26 243	3.96 248	0.09 273	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.69 395	0.01 3

rafts_anoy	6.02 235	1.67 282	6.27 176	6.53 350	4.98 413	5.30 157	2.53 241	13.77 210	21.01 341	12.70 245	16.23 243	8.56 212	5.65 218	9.09 152	5.22 293	0.04 215	0.31 434	0.09 306	0.03 213	0.25 207	0.17 206

raft+_RVC	6.69 260	1.61 264	5.57 140	6.37 340	4.62 398	6.51 234	6.18 376	20.39 326	23.38 371	10.62 212	17.82 255	9.89 228	5.65 218	10.70 205	3.67 230	0.00 1	0.14 340	0.00 1	0.00 1	0.34 279	0.27 281

MyStereo06	6.40 246	1.76 308	13.15 418	6.19 330	4.40 389	7.09 252	9.95 458	16.68 264	6.98 146	12.91 248	10.76 190	17.84 367	5.71 220	9.97 181	3.39 219	0.06 256	0.10 279	0.02 205	0.04 234	0.73 405	0.29 291

Gwc-CoAtRS	5.54 206	1.22 138	8.40 274	4.28 169	1.36 190	6.93 249	1.31 113	15.48 239	15.03 266	12.62 243	13.32 217	12.74 274	5.71 220	8.61 126	2.98 192	0.01 106	0.22 392	0.00 1	0.29 422	0.28 229	0.07 95

MyStereo07	4.38 154	1.92 337	5.06 110	6.09 321	4.31 382	6.54 235	9.96 460	15.35 237	5.15 101	4.34 120	5.65 116	3.15 90	5.77 222	11.33 245	1.81 100	0.06 256	0.10 279	0.03 223	0.04 234	0.63 384	0.30 294

CroCo-Stereo Lap2	4.01 147	2.03 363	8.14 263	9.82 469	6.03 472	1.11 4	0.79 76	9.71 123	7.98 169	3.26 84	4.99 94	9.08 218	5.80 223	6.08 59	4.39 265	0.00 1	0.05 162	0.00 1	0.00 1	0.71 400	0.30 294

Pruner-Stereo	6.59 252	1.51 223	8.71 291	6.34 339	0.85 121	5.66 184	4.15 310	13.74 208	11.02 212	18.11 371	22.09 327	15.86 329	5.80 223	11.75 271	5.15 291	0.60 441	0.02 79	0.18 380	0.10 315	0.07 78	0.16 197

Hybrid-DGEV-03	6.90 274	1.58 252	5.75 149	6.11 325	1.20 164	11.62 327	2.60 246	13.70 205	14.15 256	16.58 334	29.44 409	14.00 302	5.86 225	10.87 218	3.69 231	0.00 1	0.07 224	0.13 354	0.00 1	0.35 283	0.28 285

HHNet	7.39 293	1.75 304	7.24 216	3.26 84	3.18 318	5.04 145	6.40 386	19.04 305	15.70 280	20.71 425	32.13 457	10.69 238	5.91 226	10.45 195	4.60 271	0.40 401	0.07 224	0.21 396	0.13 333	0.54 357	0.41 332

GMStereo_Zeroshot	10.83 414	7.81 515	19.95 502	9.55 460	2.47 279	11.83 330	1.31 113	20.84 329	20.52 334	22.73 452	35.93 493	24.76 447	5.94 227	19.68 461	7.04 329	0.45 412	0.02 79	0.25 408	0.01 154	5.38 534	0.19 229

dd	7.96 316	4.08 459	11.49 393	6.53 350	0.93 131	8.28 276	4.03 306	16.53 261	33.82 474	15.17 300	16.50 245	6.79 175	5.96 228	14.30 369	9.90 391	1.13 498	0.42 457	0.17 375	0.44 466	2.01 477	0.79 408

AIO-Stereo-zeroshot1	7.76 307	3.78 451	19.59 496	5.04 221	10.79 550	5.87 205	1.85 184	19.52 311	7.33 161	14.18 273	21.16 312	16.50 339	5.97 229	13.73 359	3.79 237	0.04 215	0.17 358	0.04 243	1.30 520	2.45 484	2.15 489

WQFJX	4.69 167	1.22 138	5.36 125	3.29 86	5.73 461	14.19 379	1.93 195	11.24 155	8.68 185	5.78 154	5.47 110	5.72 150	5.99 230	12.05 283	6.87 326	0.02 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 122	0.15 189

PFNet+	6.68 258	1.40 185	9.60 337	5.64 278	0.85 121	5.79 196	1.74 168	13.63 202	15.30 272	17.88 364	21.38 316	14.52 309	6.07 231	12.74 323	4.89 284	0.63 449	0.20 375	0.11 338	0.30 429	0.05 54	0.91 424

NF-Stereo	6.72 262	1.59 255	8.93 297	6.60 357	0.73 107	6.27 223	3.38 282	20.21 325	18.01 311	13.22 260	19.46 282	11.82 256	6.16 232	12.39 304	4.74 275	0.33 376	0.06 197	0.20 391	0.23 389	0.08 93	0.05 73

OCTAStereo	6.74 265	1.59 255	8.96 304	6.60 357	0.72 102	6.25 221	3.50 285	20.20 319	18.03 312	13.21 257	19.45 280	12.07 268	6.16 232	12.36 303	4.78 276	0.35 383	0.06 197	0.20 391	0.23 389	0.09 99	0.05 73

RE-Stereo	6.73 263	1.58 252	8.94 299	6.59 354	0.71 93	6.27 223	3.51 287	20.20 319	17.99 309	13.21 257	19.46 282	11.94 260	6.20 234	12.34 301	4.79 279	0.34 380	0.05 162	0.20 391	0.23 389	0.09 99	0.05 73

TVStereo	6.73 263	1.58 252	8.94 299	6.59 354	0.71 93	6.27 223	3.51 287	20.20 319	17.99 309	13.21 257	19.46 282	11.94 260	6.20 234	12.34 301	4.79 279	0.34 380	0.05 162	0.20 391	0.23 389	0.09 99	0.05 73

NRIStereo	5.73 219	1.67 282	8.42 276	5.72 289	0.41 32	6.71 242	2.60 246	14.73 224	10.71 210	12.39 229	15.07 229	11.58 251	6.23 236	12.06 286	4.78 276	0.61 445	0.17 358	0.11 338	0.00 1	0.28 229	0.27 281

CRE-IMP	5.53 203	1.63 274	9.62 338	5.65 279	0.48 50	7.02 251	1.70 154	11.84 159	8.33 180	12.99 253	16.02 240	11.08 244	6.23 236	12.06 286	5.06 288	0.28 366	0.07 224	0.09 306	0.00 1	0.24 202	0.21 242

GMOStereo	5.97 230	1.55 236	7.18 211	5.17 241	0.71 93	5.54 169	2.21 213	10.54 143	12.86 235	18.29 376	22.01 322	17.06 346	6.27 238	6.62 72	2.43 154	0.00 1	0.23 399	0.12 342	0.00 1	0.46 322	0.10 125

error version	5.97 230	1.55 236	7.18 211	5.17 241	0.71 93	5.54 169	2.21 213	10.54 143	12.86 235	18.29 376	22.01 322	17.06 346	6.27 238	6.62 72	2.43 154	0.00 1	0.23 399	0.12 342	0.00 1	0.46 322	0.10 125

test-v	5.97 230	1.55 236	7.18 211	5.17 241	0.71 93	5.54 169	2.21 213	10.54 143	12.86 235	18.29 376	22.01 322	17.06 346	6.27 238	6.62 72	2.43 154	0.00 1	0.23 399	0.12 342	0.00 1	0.46 322	0.10 125

test-2	5.97 230	1.55 236	7.18 211	5.17 241	0.71 93	5.54 169	2.21 213	10.54 143	12.86 235	18.29 376	22.01 322	17.06 346	6.27 238	6.62 72	2.43 154	0.00 1	0.23 399	0.12 342	0.00 1	0.46 322	0.10 125

RAFT-RH_RVC	7.73 306	1.25 149	6.99 206	4.83 205	0.90 128	11.76 329	1.53 134	13.00 187	14.43 261	17.51 357	46.41 559	11.02 243	6.30 242	12.68 317	4.93 285	0.51 427	0.04 130	0.12 342	0.13 333	0.09 99	0.09 115

DFGA-Net	9.06 347	3.56 444	17.96 488	5.71 288	3.89 351	10.76 307	3.08 269	25.17 378	29.50 429	16.21 323	18.47 269	9.49 224	6.31 243	15.80 399	12.54 422	0.05 237	0.00 1	0.06 272	0.09 304	1.76 467	0.83 411

MC-Stereo	3.99 146	0.95 74	4.70 93	5.09 228	0.44 43	3.77 66	1.79 177	9.86 127	7.05 155	6.34 159	13.35 218	6.83 176	6.34 244	10.80 213	1.75 96	0.00 1	0.11 299	0.06 272	0.24 399	0.12 124	0.14 169

rvit_stereo_0075_2	9.10 348	3.87 456	19.26 495	11.81 517	8.82 536	5.75 194	4.40 317	22.77 355	17.68 307	11.90 221	28.34 394	16.05 336	6.35 245	14.30 369	7.67 351	0.52 429	0.34 444	0.51 449	0.08 291	0.38 297	1.14 444

rvit_0105_6	5.74 221	2.76 414	14.29 444	9.83 471	1.73 221	5.18 151	5.24 338	10.21 135	20.31 333	6.26 158	6.78 127	10.10 231	6.43 246	11.20 241	3.33 216	0.18 313	0.29 429	0.00 1	0.00 1	0.51 349	0.14 169

MoCha-V2	3.20 99	0.92 70	4.82 98	5.09 228	0.40 30	4.63 104	1.37 117	9.81 125	5.41 108	5.58 152	5.26 100	2.63 86	6.48 247	9.90 178	1.15 57	0.02 170	0.24 410	0.00 1	0.25 405	0.07 78	0.04 58

knoymous	6.19 242	1.49 216	4.49 85	3.81 134	1.87 239	5.84 199	5.76 357	14.51 218	14.18 257	13.31 261	21.59 318	12.64 271	6.49 248	12.41 305	4.03 255	0.12 289	0.13 324	0.12 342	0.00 1	0.71 400	0.35 315

DisPM	6.43 249	1.31 165	8.36 270	6.61 359	1.06 144	5.83 197	3.82 301	13.04 189	11.63 217	16.38 328	23.88 346	12.80 275	6.50 249	13.03 340	3.04 198	0.51 427	0.01 29	0.08 294	0.15 347	0.10 115	0.42 335

AEACV	3.17 94	1.11 117	5.39 126	4.55 186	5.35 440	4.29 84	1.60 145	6.21 44	5.43 109	3.08 81	7.85 146	4.23 112	6.55 250	5.51 44	1.56 78	0.00 1	0.09 262	0.03 223	0.32 437	0.20 173	0.12 147

iGMRVC	5.54 206	1.74 295	9.01 309	5.09 228	0.42 37	5.66 184	1.81 181	12.61 180	7.02 153	12.52 232	18.11 262	13.02 281	6.64 251	11.57 257	4.16 257	0.82 474	0.09 262	0.09 306	0.00 1	0.22 180	0.21 242

NLCSM	4.99 173	1.39 183	5.75 149	5.86 298	5.86 469	11.21 323	3.80 299	10.71 149	8.54 184	8.36 184	5.25 99	4.57 126	6.65 252	13.57 354	7.59 345	0.29 368	0.01 29	0.00 1	0.01 154	0.24 202	0.13 161

MM-Stereo_test1	5.04 174	1.17 129	6.08 165	5.38 266	0.80 116	4.99 137	7.07 411	13.43 197	12.00 223	12.94 250	10.20 177	5.92 155	6.69 253	11.26 243	2.19 141	0.01 106	0.11 299	0.00 1	0.00 1	0.42 311	0.07 95

HUI-Stereo	5.48 199	1.74 295	9.01 309	5.08 227	0.42 37	5.65 179	2.77 256	12.55 177	7.03 154	12.54 240	18.10 260	13.07 285	6.71 254	9.92 179	3.74 233	0.61 445	0.08 247	0.09 306	0.00 1	0.22 180	0.23 257

ROB_FTStereo_v2	5.53 203	1.74 295	8.97 306	5.09 228	0.42 37	5.64 178	2.02 204	12.50 171	7.00 147	12.51 231	18.10 260	12.99 278	6.72 255	11.50 252	4.04 256	0.70 453	0.09 262	0.09 306	0.00 1	0.22 180	0.23 257

Patchmatch Stereo++	5.56 211	1.74 295	9.01 309	5.09 228	0.41 32	5.66 184	2.40 234	12.52 173	7.00 147	12.52 232	18.08 258	13.02 281	6.74 256	11.59 260	4.01 253	0.78 466	0.09 262	0.09 306	0.00 1	0.22 180	0.22 249
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
ROB_FTStereo	5.49 201	1.74 295	8.96 304	5.09 228	0.42 37	5.65 179	1.68 151	12.53 176	7.00 147	12.53 238	18.00 257	13.02 281	6.74 256	11.51 253	3.81 239	0.60 441	0.09 262	0.09 306	0.00 1	0.22 180	0.22 249

iRAFT	5.56 211	1.74 295	9.01 309	5.09 228	0.41 32	5.66 184	2.40 234	12.52 173	7.00 147	12.52 232	18.08 258	13.02 281	6.74 256	11.59 260	4.01 253	0.78 466	0.09 262	0.09 306	0.00 1	0.22 180	0.22 249

StereoVision	7.21 291	2.17 380	9.29 324	9.43 454	3.91 354	5.09 149	1.91 192	20.04 317	17.37 301	8.57 189	29.59 412	11.08 244	6.76 259	12.44 306	4.71 273	0.54 431	0.05 162	0.16 373	0.03 213	0.82 416	0.30 294

PSM-adaLoss	5.50 202	1.74 295	9.03 313	5.09 228	0.42 37	5.66 184	1.98 202	12.50 171	7.01 152	12.52 232	18.13 263	12.96 277	6.77 260	11.11 230	3.83 240	0.72 457	0.09 262	0.09 306	0.00 1	0.22 180	0.22 249

RAFT-IKP	5.53 203	1.74 295	8.95 301	5.09 228	0.41 32	5.45 164	2.08 209	12.52 173	7.00 147	12.52 232	18.13 263	12.93 276	6.79 261	11.59 260	3.99 251	0.80 472	0.09 262	0.09 306	0.00 1	0.22 180	0.22 249

GANet-ADL	8.36 328	2.31 393	8.44 278	7.39 398	2.65 291	12.58 348	5.24 338	29.55 438	25.24 396	14.19 275	16.70 248	17.07 351	6.91 262	10.65 203	6.26 318	0.38 389	0.39 449	0.10 325	0.12 328	0.75 411	0.28 285

GwcNet-ADL	8.48 330	1.70 290	9.38 329	7.10 385	2.78 300	6.74 245	6.57 396	30.15 443	26.01 407	15.15 299	17.77 254	13.93 300	6.96 263	12.96 333	9.91 392	0.48 420	0.72 503	0.01 184	0.01 154	0.51 349	0.84 413

MSCF	3.01 86	1.87 327	5.23 118	3.98 142	0.70 88	5.42 162	1.48 122	8.59 99	4.59 82	5.05 145	6.40 122	1.76 64	7.07 264	5.69 49	1.36 67	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.63 485	0.16 152	0.24 264

GASTEREO	3.18 96	1.99 348	5.13 113	4.28 169	0.70 88	5.59 175	1.49 126	8.66 103	4.94 90	5.17 148	6.84 131	1.58 60	7.14 265	7.72 99	1.38 68	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.64 486	0.08 93	0.23 257

FSD	7.83 309	6.74 505	11.67 395	13.63 530	5.31 438	8.20 274	12.18 498	12.39 170	7.98 169	7.94 178	7.35 138	9.35 223	7.17 266	10.94 220	8.86 378	5.58 554	2.77 557	5.46 548	4.09 553	5.17 532	3.91 520

UDGNet	10.05 388	13.89 553	10.00 363	9.36 453	2.69 292	7.82 267	1.88 187	18.86 302	34.64 484	17.52 358	13.70 219	13.40 293	7.18 267	13.01 337	6.30 320	5.30 552	0.08 247	12.57 576	2.80 542	8.19 552	1.71 472

DEFOM-Stereo_RVC	3.18 96	6.90 509	3.85 46	10.48 490	1.59 208	4.71 109	0.47 49	8.39 98	2.76 40	2.34 58	3.12 48	0.74 39	7.20 268	9.02 151	1.62 85	0.00 1	0.14 340	0.00 1	0.19 370	0.02 8	0.03 39

OMP-Stereo	6.93 277	2.57 408	9.03 313	10.63 492	1.72 220	4.89 128	1.91 192	17.84 281	15.56 278	16.69 338	14.16 220	17.70 364	7.33 269	12.93 331	4.83 282	0.24 350	0.03 112	0.06 272	0.02 192	0.19 169	0.39 325

RAFT_CTSACE	8.24 324	1.97 345	8.39 272	6.89 376	5.11 423	5.86 203	2.63 249	14.62 222	16.88 293	23.52 463	34.77 487	16.02 333	7.37 270	17.91 438	2.23 145	0.00 1	0.12 310	0.00 1	0.03 213	0.39 300	0.05 73

castereo	3.96 143	1.45 202	4.33 78	3.73 128	1.04 140	6.35 227	7.23 418	9.95 128	15.86 285	3.01 78	7.69 144	3.59 100	7.43 271	5.17 42	1.88 105	0.03 198	0.13 324	0.00 1	0.26 409	0.07 78	0.03 39

MLCV	9.32 358	2.22 385	12.55 409	5.22 254	1.32 180	13.79 370	1.35 116	21.14 334	23.65 376	21.91 443	31.37 441	17.14 353	7.57 272	16.00 411	10.18 398	0.22 336	0.01 29	0.03 223	0.02 192	0.40 305	0.29 291

IPLGR	7.14 286	1.31 165	13.14 417	4.24 161	1.15 160	9.78 290	0.98 91	23.98 366	21.70 354	16.22 324	18.43 266	8.45 210	7.66 273	9.26 157	5.45 303	0.21 330	0.05 162	0.04 243	0.06 278	0.32 266	0.38 322

PCWNet_CMD	9.64 371	1.77 314	10.59 374	4.80 204	2.90 305	16.25 432	2.42 236	29.37 436	34.10 478	17.41 352	22.04 326	19.10 385	7.70 274	12.05 283	6.86 325	0.22 336	0.45 468	0.80 476	0.22 380	3.11 501	0.69 392

PFNet	7.91 312	1.44 200	11.60 394	7.03 379	2.42 275	7.60 266	6.03 371	23.36 361	17.24 298	20.29 417	17.67 252	15.44 325	7.71 275	13.02 339	5.71 307	0.24 350	0.20 375	0.12 342	0.19 370	0.31 256	0.61 377

MultiAttention	21.34 538	1.48 210	14.65 449	12.08 520	4.10 368	63.05 604	95.71 631	42.52 565	41.89 525	15.33 303	30.20 422	28.14 468	7.73 276	44.07 584	13.67 434	0.84 477	0.27 425	1.06 493	1.58 526	4.47 522	3.88 519

GMM-Stereo	8.34 327	1.09 113	6.42 179	6.14 328	2.52 280	10.30 298	9.64 454	23.44 362	10.64 209	17.84 362	29.89 416	17.37 361	7.75 277	11.55 255	4.36 263	0.05 237	0.01 29	0.23 404	0.90 499	0.46 322	6.26 544

rvit_0105_4	6.69 260	2.81 416	15.46 457	10.22 483	1.58 206	5.99 208	5.81 358	13.77 210	23.65 376	7.16 175	9.46 164	12.64 271	7.78 278	12.03 279	3.83 240	0.19 317	0.47 472	0.00 1	0.01 154	0.60 376	0.37 319

MSMDNet	9.64 371	1.77 314	10.63 375	4.83 205	2.90 305	16.35 433	2.37 229	29.33 434	34.29 482	17.43 354	22.10 328	19.05 384	7.79 279	12.11 292	6.87 326	0.23 345	0.46 470	0.67 465	0.21 377	2.77 492	0.60 375

AFF-stereo	6.17 241	1.61 264	7.02 207	4.08 145	0.64 76	3.53 59	0.76 72	16.00 254	13.14 242	12.86 247	25.42 360	15.67 326	7.86 280	11.12 231	3.21 212	0.02 170	0.06 197	0.00 1	0.00 1	0.40 305	0.08 110

sAnonymous2	6.59 252	6.21 496	19.05 493	8.91 440	5.27 434	4.58 100	6.69 399	15.56 242	11.12 215	4.86 139	8.71 152	3.81 103	7.93 281	7.38 90	2.89 183	0.09 273	0.07 224	0.05 254	0.28 418	11.25 566	7.10 557

CroCo_RVC	6.59 252	6.21 496	19.05 493	8.91 440	5.27 434	4.58 100	6.69 399	15.56 242	11.12 215	4.86 139	8.71 152	3.81 103	7.93 281	7.38 90	2.89 183	0.09 273	0.07 224	0.05 254	0.28 418	11.25 566	7.10 557

DN-CSS_ROB	8.17 322	2.59 410	14.14 438	6.11 325	3.22 321	6.31 226	3.53 290	22.92 358	20.59 336	16.66 336	30.05 420	9.31 220	7.95 283	13.49 350	4.78 276	0.72 457	0.00 1	0.45 443	0.00 1	0.54 357	0.09 115

MyStereo8	7.13 285	2.48 401	10.86 383	6.81 372	4.98 413	10.73 306	1.42 120	14.58 221	9.73 198	15.75 311	23.16 338	12.17 269	7.96 284	9.85 176	10.21 400	0.04 215	0.19 371	0.08 294	0.21 377	0.58 373	0.82 410

RAFT+CT+SA	7.44 296	1.46 203	6.46 182	10.73 495	3.34 327	4.70 108	7.45 422	16.45 259	25.89 403	10.18 205	27.15 382	7.27 189	8.00 285	15.11 383	3.19 211	0.02 170	0.00 1	0.18 380	0.46 469	0.30 244	0.47 349

RAFT-Stereo + iAFF	5.48 199	1.66 281	7.56 232	3.49 105	0.40 30	2.75 27	0.67 64	16.07 255	14.76 264	12.27 225	18.67 271	11.95 262	8.08 286	7.84 103	2.89 183	0.01 106	0.06 197	0.00 1	0.00 1	0.37 292	0.04 58

iRaft-Stereo_20w	6.06 238	1.84 324	12.04 403	4.23 160	1.67 215	6.77 246	2.22 217	18.73 299	6.08 125	14.72 282	10.33 181	13.42 295	8.14 287	15.88 403	3.08 204	0.01 106	0.24 410	0.13 354	0.39 457	0.61 378	0.71 397

KYRaft	9.04 346	1.11 117	7.02 207	6.50 347	0.97 135	8.27 275	8.19 429	22.86 357	8.20 176	21.30 438	31.38 442	22.64 419	8.20 288	11.99 277	2.96 189	0.02 170	0.02 79	0.05 254	0.68 489	0.40 305	18.09 592

Selective-RAFT	5.78 223	0.83 44	10.24 367	6.70 364	0.72 102	15.49 410	1.13 101	13.82 213	15.41 274	6.97 172	6.97 134	11.63 252	8.27 289	12.32 300	4.73 274	0.10 279	0.01 29	0.00 1	0.26 409	0.07 78	0.03 39

IIG-Stereo	7.41 295	2.13 378	8.55 284	10.02 477	1.76 225	6.82 247	1.53 134	17.17 271	15.84 284	18.74 389	20.30 295	18.01 371	8.39 290	12.89 328	5.22 293	0.27 362	0.03 112	0.03 223	0.00 1	0.16 152	0.30 294

ARAFT	8.50 331	3.19 435	16.58 472	5.52 274	0.91 129	12.13 340	11.20 483	17.19 272	18.28 316	18.40 383	16.33 244	17.10 352	8.58 291	18.56 445	5.00 286	0.11 284	0.04 130	0.00 1	0.00 1	0.55 361	0.25 272

SST-Stereo	6.60 255	1.46 203	8.37 271	6.68 362	0.77 110	6.01 212	1.93 195	14.68 223	9.24 194	19.09 394	20.43 296	16.86 344	8.59 292	13.49 350	3.80 238	0.22 336	0.05 162	0.13 354	0.00 1	0.08 93	0.05 73

DCANet-4	6.41 247	1.02 91	9.66 342	3.41 94	0.68 82	4.73 110	1.70 154	17.70 277	24.33 388	15.10 293	20.25 291	6.45 169	8.65 293	8.47 121	5.31 297	0.01 106	0.04 130	0.00 1	0.00 1	0.09 99	0.63 379

RAFT_R40	6.91 275	1.53 229	8.45 279	6.79 370	0.77 110	5.86 203	3.82 301	14.85 226	14.53 262	18.05 370	20.03 289	17.06 346	8.69 294	13.40 347	3.84 242	0.14 295	0.02 79	0.14 359	0.00 1	0.09 99	0.05 73

DDVS	10.70 406	3.00 428	11.95 400	6.84 374	3.80 348	15.73 412	2.83 261	23.57 363	17.37 301	20.98 428	29.89 416	31.40 495	8.70 295	19.22 457	13.19 428	0.74 463	1.53 534	0.07 284	0.21 377	0.84 418	2.11 484

ccs_rob	9.61 370	1.92 337	10.72 377	4.55 186	2.89 304	14.33 382	2.86 262	26.85 402	32.36 465	17.05 344	22.91 335	22.12 413	8.70 295	12.10 290	7.44 337	0.19 317	0.44 463	1.38 510	0.25 405	2.68 489	0.57 370

CFNet_pseudo	9.58 368	1.91 333	10.73 378	4.53 185	2.91 307	14.26 380	2.75 255	26.73 401	32.14 462	17.10 346	23.02 336	22.14 414	8.74 297	12.17 294	7.43 336	0.20 325	0.45 468	1.24 508	0.24 399	2.49 486	0.49 357

Anonymous3	9.60 369	3.45 441	29.83 532	9.58 462	4.75 402	24.51 499	10.20 469	24.04 368	18.77 321	10.42 207	14.64 224	7.97 202	8.75 298	14.05 365	5.80 308	2.44 528	1.39 530	0.08 294	0.06 278	0.73 405	0.48 353

Sa-1000	8.38 329	1.50 219	8.13 262	7.56 407	0.89 126	14.39 383	2.47 237	24.31 371	23.74 380	15.18 301	28.35 395	11.42 250	8.85 299	16.20 417	3.28 215	0.17 310	0.23 399	0.15 366	0.23 389	0.46 322	0.19 229

RCA-Stereo	5.32 190	1.08 108	5.91 155	4.29 172	0.51 54	5.65 179	4.12 309	16.97 267	18.67 320	8.27 182	14.16 220	8.86 214	8.90 300	6.45 65	2.18 140	0.00 1	0.07 224	0.10 325	0.00 1	0.10 115	0.07 95

xyz-stereo-finetune2	5.60 215	1.64 275	5.87 154	2.44 32	0.32 17	15.39 405	1.90 191	10.59 147	5.28 105	10.58 209	17.82 255	7.37 194	8.93 301	14.86 381	8.46 370	0.01 106	0.02 79	0.08 294	0.14 339	0.23 195	0.04 58

rvit_0105_5	7.60 298	3.13 434	16.37 470	9.97 476	1.59 208	7.41 258	6.27 378	17.78 280	25.62 400	10.30 206	10.39 182	14.79 313	8.95 302	12.51 313	4.87 283	0.17 310	0.42 457	0.00 1	0.11 325	0.62 381	0.71 397

HH	5.47 196	2.08 369	9.00 307	4.88 211	1.07 145	4.93 131	3.60 296	16.68 264	6.83 141	8.39 185	12.14 206	15.05 317	9.06 303	12.68 317	1.93 110	0.02 170	0.17 358	0.18 380	0.00 1	0.28 229	0.48 353

HanStereo	5.47 196	2.08 369	9.00 307	4.88 211	1.07 145	4.93 131	3.60 296	16.68 264	6.83 141	8.39 185	12.14 206	15.05 317	9.06 303	12.68 317	1.93 110	0.02 170	0.17 358	0.18 380	0.00 1	0.28 229	0.48 353

tt1	5.27 186	1.99 348	5.11 112	6.02 317	0.26 7	10.59 305	4.22 315	18.45 293	16.31 287	6.75 162	8.95 155	4.75 129	9.15 305	10.82 215	1.61 83	0.00 1	0.05 162	0.00 1	0.04 234	0.26 218	0.14 169

raftrobust	5.56 211	1.42 190	6.00 160	7.04 381	5.11 423	4.90 130	1.88 187	17.13 270	13.72 252	11.87 220	11.58 201	7.82 198	9.21 306	10.28 188	2.92 187	0.02 170	0.05 162	0.00 1	0.00 1	0.22 180	0.11 140

AIO-Stereo-zeroshot	7.16 288	3.12 433	14.04 437	4.74 198	6.89 498	6.58 238	0.68 65	21.97 348	9.36 197	10.84 213	17.38 250	17.36 360	9.24 307	12.45 308	4.44 266	0.04 215	0.24 410	0.10 325	1.00 509	1.36 452	1.43 459

11t1	5.86 224	1.10 115	7.74 243	5.18 246	1.44 193	13.82 371	2.36 226	14.92 227	7.26 160	12.98 252	11.10 193	11.24 248	9.30 308	11.59 260	6.54 321	0.10 279	0.16 355	0.00 1	0.01 154	0.18 165	0.23 257

TestStereo1	7.62 300	1.62 270	7.60 233	10.47 488	1.86 236	4.76 118	2.48 238	19.73 313	22.33 361	16.79 341	26.02 366	9.33 221	9.30 308	15.92 406	3.37 217	0.01 106	0.02 79	0.02 205	0.05 259	0.55 361	0.28 285

SA-5K	7.62 300	1.62 270	7.60 233	10.47 488	1.86 236	4.76 118	2.48 238	19.73 313	22.33 361	16.79 341	26.02 366	9.33 221	9.30 308	15.92 406	3.37 217	0.01 106	0.02 79	0.02 205	0.05 259	0.55 361	0.28 285

GES	8.51 332	1.98 347	11.82 398	6.39 342	1.77 227	12.36 345	6.22 377	21.55 337	21.34 348	19.02 393	26.02 366	8.79 213	9.34 311	13.94 363	7.24 333	0.38 389	0.10 279	0.30 427	0.14 339	0.69 395	0.73 400

CFNet_ucs	10.25 394	1.91 333	11.88 399	4.98 217	4.08 365	15.11 399	3.57 294	28.02 415	31.98 461	18.21 374	25.20 358	23.27 426	9.38 312	13.38 346	7.22 332	0.23 345	0.81 510	1.65 514	0.22 380	3.01 497	0.93 425

BUS	9.20 350	1.48 210	7.93 250	6.74 367	3.96 355	17.62 453	2.79 257	33.06 487	21.58 351	17.99 367	21.34 313	14.49 307	9.40 313	14.18 366	10.57 404	0.19 317	0.13 324	0.14 359	0.04 234	0.30 244	0.09 115

NINENet	10.74 409	2.29 391	10.44 372	8.03 422	5.09 420	17.62 453	2.79 257	38.69 544	33.24 473	18.35 380	26.31 371	14.49 307	9.40 313	15.88 403	10.57 404	0.41 403	0.21 382	0.29 423	0.00 1	0.42 311	0.23 257

AdaStereo	10.22 393	3.63 445	9.14 322	9.15 447	3.24 323	15.79 415	5.39 348	31.94 469	25.42 398	18.39 382	26.47 373	19.44 390	9.50 315	16.60 424	8.59 372	0.44 410	0.05 162	0.40 440	0.00 1	0.57 369	0.16 197
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
111	7.26 292	1.65 277	7.28 218	3.56 111	0.32 17	10.76 307	3.53 290	20.55 328	27.51 420	10.07 204	16.62 246	14.30 304	9.53 316	12.02 278	5.87 310	0.14 295	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.31 256	1.14 444

SFCPSM	8.85 342	1.40 185	11.34 389	5.23 256	3.47 334	16.55 438	7.18 417	30.71 454	25.24 396	16.45 329	19.45 280	11.10 246	9.61 317	11.88 275	5.52 304	0.22 336	0.17 358	0.36 435	0.22 380	0.29 237	0.58 372

MIPNet	6.75 267	1.67 282	12.34 405	4.67 195	1.47 195	10.01 293	2.24 219	26.43 396	17.22 296	14.72 282	12.75 211	7.02 182	9.68 318	8.44 120	5.26 295	0.01 106	0.04 130	0.05 254	0.09 304	0.35 283	0.55 365

test_sample3	8.76 339	1.62 270	9.99 360	5.21 252	2.61 287	17.43 447	5.37 341	26.91 403	19.77 328	17.13 347	20.82 306	16.55 341	9.70 319	12.52 315	8.59 372	0.21 330	0.07 224	0.05 254	0.04 234	0.39 300	0.30 294

ACVNet-DCA	5.28 187	2.00 350	4.99 105	5.89 300	0.26 7	10.85 312	5.38 343	20.20 319	11.88 220	6.95 168	10.01 169	4.49 120	9.78 320	10.79 210	1.59 80	0.00 1	0.05 162	0.00 1	0.04 234	0.25 207	0.20 234

1test111	5.59 214	2.00 350	4.99 105	5.89 300	0.26 7	10.85 312	5.38 343	20.20 319	11.88 220	6.95 168	10.01 169	4.49 120	9.78 320	11.09 228	7.45 338	0.00 1	0.05 162	0.00 1	0.04 234	0.25 207	0.20 234

cc1	5.34 191	2.00 350	4.99 105	5.89 300	0.26 7	10.85 312	5.38 343	17.85 283	15.48 275	6.95 168	10.01 169	4.49 120	9.78 320	10.79 210	1.59 80	0.00 1	0.05 162	0.00 1	0.04 234	0.30 244	0.13 161

HCRNet	8.80 341	1.43 194	7.74 243	14.41 541	5.25 430	10.85 312	2.56 245	26.07 392	18.04 313	15.48 305	25.03 354	18.63 380	9.93 323	13.01 337	6.76 324	0.04 215	0.04 130	0.10 325	0.01 154	0.18 165	0.38 322

rvit_0105_3	9.23 351	3.67 447	17.68 484	11.75 515	1.89 241	9.37 289	8.48 435	18.68 297	30.64 445	15.02 290	14.72 225	17.87 368	9.94 324	15.66 395	6.54 321	0.36 385	0.43 461	0.01 184	0.41 461	0.50 345	1.01 435

mmm	7.72 305	1.50 219	8.56 285	5.29 258	1.89 241	14.14 378	5.70 356	18.42 292	11.02 212	16.04 319	23.78 342	17.00 345	10.03 325	12.03 279	7.54 341	0.12 289	0.07 224	0.50 448	0.20 375	0.31 256	0.18 216

x	6.80 269	1.36 175	6.94 204	4.58 190	1.88 240	10.78 309	4.55 322	19.79 315	10.62 207	12.69 244	19.54 285	14.87 315	10.11 326	9.52 163	8.03 361	0.07 267	0.15 346	0.04 243	0.04 234	0.24 202	0.22 249

FACV-RUCA	7.66 303	1.94 341	9.40 330	7.72 414	6.03 472	12.99 356	3.10 270	19.47 310	18.51 317	12.27 225	18.43 266	8.28 207	10.16 327	11.38 247	5.62 305	0.36 385	0.62 496	4.36 544	0.30 429	1.72 466	0.55 365

IRAFT_RVC	8.76 339	1.47 205	9.55 336	7.31 392	1.77 227	6.49 233	10.43 472	25.94 390	27.33 416	17.50 356	19.85 287	17.93 369	10.21 328	12.88 327	5.44 302	0.17 310	0.30 431	0.19 388	0.05 259	0.22 180	0.12 147

DeepStereo_RVC	5.65 217	1.65 277	9.06 315	5.21 252	0.56 62	5.55 173	1.84 183	12.16 165	7.22 157	13.94 269	14.96 228	12.58 270	10.27 329	11.25 242	5.81 309	0.39 398	0.10 279	0.11 338	0.00 1	0.18 165	0.22 249

SA	7.93 313	1.54 233	9.13 320	7.98 421	0.64 76	5.85 201	2.29 223	22.27 349	24.54 393	13.17 256	31.07 437	8.87 215	10.32 330	16.49 422	3.12 205	0.04 215	0.12 310	0.17 375	0.30 429	0.45 318	0.17 206

ASMatch	7.40 294	1.42 190	8.49 282	5.09 228	2.00 251	4.74 115	2.62 248	16.54 262	13.17 243	17.08 345	34.75 486	13.13 286	10.33 331	12.04 282	4.82 281	0.05 237	0.24 410	0.21 396	0.17 355	0.16 152	0.97 428

HITNet	7.83 309	2.93 424	8.39 272	4.76 202	1.48 198	12.75 352	4.64 326	20.97 330	14.37 260	15.14 298	22.15 331	14.57 310	10.62 332	14.38 372	8.14 363	0.04 215	0.01 29	0.48 446	0.02 192	0.57 369	0.10 125
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
G2L-Stereo	10.09 391	1.97 345	9.53 334	7.09 383	4.21 372	9.10 284	8.53 437	29.05 428	22.51 363	19.28 396	25.57 362	22.70 420	10.67 333	15.44 393	14.88 448	0.25 356	0.04 130	0.08 294	0.01 154	0.36 285	0.42 335

H2IRNET	5.89 226	1.14 122	6.65 186	4.13 150	2.24 263	4.15 73	0.73 70	12.10 164	13.21 244	7.09 174	20.45 297	15.74 327	10.74 334	10.36 191	7.84 354	0.06 256	0.00 1	0.07 284	0.53 478	0.37 292	0.16 197

test_5	8.51 332	1.50 219	8.19 267	11.06 504	5.00 416	6.91 248	5.67 355	17.50 274	22.09 358	16.07 320	29.63 413	15.28 323	10.78 335	15.94 408	3.65 228	0.00 1	0.00 1	0.26 411	0.08 291	0.31 256	0.35 315

TransformOpticalFlow	7.76 307	1.90 330	9.31 326	5.50 273	1.18 162	6.97 250	8.27 430	17.86 285	13.21 244	14.58 280	29.13 401	19.01 382	10.85 336	12.51 313	3.69 231	0.01 106	0.04 130	0.20 391	0.04 234	0.17 162	0.84 413

dad	12.24 438	10.20 529	13.68 431	6.64 360	1.47 195	13.55 367	3.58 295	17.62 276	35.33 490	27.15 503	32.65 463	30.85 489	10.86 337	14.33 371	10.04 396	2.95 533	0.55 490	7.92 566	0.91 502	3.35 510	1.17 446

ffm	8.12 320	1.43 194	9.67 343	5.70 284	3.44 329	11.96 335	6.35 380	18.45 293	16.31 287	15.83 314	31.44 445	17.22 355	10.87 338	10.82 215	1.61 83	0.00 1	0.05 162	0.80 476	0.08 291	0.26 218	0.14 169

ff1	9.41 363	1.43 194	9.67 343	5.70 284	3.44 329	11.96 335	6.35 380	18.45 293	16.31 287	15.83 314	31.44 445	17.22 355	10.87 338	16.19 414	21.98 498	0.00 1	0.05 162	0.80 476	0.08 291	0.26 218	0.14 169

mmx	10.71 407	1.43 194	9.67 343	5.70 284	3.44 329	11.96 335	6.35 380	32.18 473	28.03 423	15.83 314	31.44 445	17.22 355	10.87 338	16.19 414	21.98 498	0.22 336	0.06 197	0.80 476	0.08 291	0.48 331	0.21 242

xxx	10.71 407	1.43 194	9.67 343	5.70 284	3.44 329	11.96 335	6.35 380	32.18 473	28.03 423	15.83 314	31.44 445	17.22 355	10.87 338	16.19 414	21.98 498	0.22 336	0.06 197	0.80 476	0.08 291	0.48 331	0.21 242

MaskLacGwcNet_RVC	16.87 494	16.27 561	17.93 487	11.24 508	6.69 491	28.95 533	10.44 473	41.23 560	21.49 349	29.68 520	34.27 484	32.48 504	11.00 342	20.05 468	15.09 449	8.22 567	2.59 552	12.23 575	0.75 494	10.40 561	6.34 546

G2L-ROB	9.43 364	1.49 216	8.01 257	5.66 281	4.08 365	11.74 328	7.70 426	29.33 434	18.14 314	19.72 405	21.64 320	22.32 417	11.02 343	16.47 421	10.74 408	0.02 170	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.19 169	0.33 306

iResNet	10.26 395	3.10 432	15.72 461	7.35 394	2.13 256	13.86 373	7.07 411	22.80 356	28.01 422	20.10 413	30.40 424	16.79 343	11.06 344	14.46 374	10.29 403	0.39 398	0.05 162	0.00 1	0.07 287	0.73 405	0.73 400

xx1	5.99 234	2.00 350	4.99 105	5.89 300	0.26 7	10.85 312	5.38 343	17.84 281	15.48 275	6.95 168	10.01 169	16.02 333	11.15 345	10.79 210	1.59 80	0.00 1	0.05 162	0.02 205	0.05 259	0.25 207	0.20 234

qqq	6.96 279	1.40 185	8.15 264	4.50 183	1.03 137	8.55 277	6.93 409	20.20 319	11.88 220	12.00 223	18.19 265	16.02 333	11.15 345	11.09 228	7.45 338	0.06 256	0.13 324	0.02 205	0.05 259	0.25 207	0.20 234

test_sample4	9.10 348	1.65 277	9.91 355	5.19 249	2.57 285	16.59 439	5.38 343	27.37 408	19.80 329	17.80 361	27.52 385	15.01 316	11.21 347	12.69 320	8.15 365	0.21 330	0.07 224	0.06 272	0.03 213	0.43 313	0.30 294

DMCA	8.51 332	1.90 330	9.96 357	5.16 240	4.14 370	10.29 297	4.46 321	25.52 381	19.55 325	16.33 327	20.69 300	17.59 362	11.26 348	10.42 194	11.36 416	0.50 424	0.08 247	0.35 432	0.05 259	0.36 285	0.31 302

test_sample5	9.36 360	1.61 264	9.63 339	5.30 259	2.52 280	15.42 407	6.00 367	27.25 406	19.96 330	18.36 381	31.81 451	15.99 331	11.29 349	13.21 341	7.66 349	0.23 345	0.08 247	0.07 284	0.04 234	0.48 331	0.34 310

DualNet	9.49 367	1.61 264	9.63 339	5.30 259	2.52 280	15.42 407	6.00 367	27.25 406	19.96 330	19.40 397	33.22 471	15.99 331	11.29 349	13.21 341	7.66 349	0.23 345	0.08 247	0.07 284	0.04 234	0.48 331	0.34 310

LCNet	7.52 297	1.23 143	5.35 124	6.42 343	1.29 173	9.27 288	5.64 354	17.85 283	10.63 208	16.54 333	24.54 351	14.85 314	11.29 349	11.74 270	3.88 243	0.02 170	0.02 79	0.22 400	2.04 533	0.90 425	6.76 550

FADNet-RVC	13.27 463	11.57 544	39.71 552	7.94 419	4.50 394	15.41 406	6.95 410	27.96 413	22.98 369	20.37 418	30.73 429	26.86 463	11.31 352	20.50 483	14.28 441	0.14 295	0.14 340	0.13 354	0.18 357	2.83 493	0.86 417

RAFT + AFF	10.27 396	3.77 450	17.13 474	10.24 484	4.97 411	13.08 357	11.52 489	25.69 385	25.80 401	14.72 282	16.12 242	19.16 386	11.35 353	16.24 418	9.04 382	0.30 370	1.46 532	0.66 464	0.20 375	2.03 479	1.94 479

RAFT	8.51 332	2.16 379	8.93 297	8.14 425	0.81 117	12.63 349	8.49 436	16.34 257	15.56 278	22.31 446	18.99 275	19.29 389	11.39 354	17.57 434	6.05 312	0.01 106	0.19 371	0.27 412	0.02 192	0.64 388	0.45 346

UGAM	10.01 387	1.28 154	9.19 323	6.53 350	4.31 382	6.72 243	10.45 474	15.31 234	25.98 405	20.56 421	27.42 384	22.70 420	11.49 355	26.30 517	10.64 407	0.00 1	0.00 1	0.46 444	0.03 213	0.39 300	0.43 338

AAGNet	7.94 314	1.48 210	9.34 328	7.13 388	0.70 88	5.85 201	5.16 336	15.40 238	14.01 253	20.13 414	24.03 347	15.28 323	11.52 356	12.05 283	15.47 452	0.63 449	0.06 197	0.32 429	0.01 154	0.12 124	0.09 115

BSDual-CNN	9.70 373	1.48 210	7.93 250	6.74 367	3.96 355	16.10 422	7.13 414	33.06 487	21.58 351	17.99 367	21.34 313	22.28 415	11.53 357	14.18 366	7.81 352	0.19 317	0.13 324	0.14 359	0.04 234	0.30 244	0.09 115

psmg	9.80 378	1.48 210	7.93 250	5.18 246	3.96 355	15.85 416	7.93 428	29.11 429	21.58 351	20.93 427	25.06 355	22.28 415	11.53 357	14.18 366	7.81 352	0.19 317	0.13 324	0.17 375	0.04 234	0.36 285	0.21 242

FENet	7.94 314	1.01 89	6.72 188	5.87 299	2.07 255	11.11 321	2.03 205	21.39 335	20.81 338	17.14 348	22.65 333	14.43 306	11.54 359	12.97 334	7.89 356	0.15 304	0.24 410	0.03 223	0.02 192	0.14 136	0.62 378

DCANet	6.46 250	1.59 255	7.28 218	3.51 109	0.68 82	4.77 123	1.75 171	15.33 235	23.62 374	15.55 308	20.73 304	7.31 191	11.56 360	8.83 140	5.26 295	0.00 1	0.05 162	0.00 1	0.00 1	0.26 218	1.11 440

test_sample6	9.79 377	1.61 264	9.84 352	5.35 265	2.35 272	15.59 411	6.60 398	28.40 419	20.96 340	19.40 397	33.22 471	17.17 354	11.58 361	13.43 349	8.82 376	0.26 360	0.10 279	0.10 325	0.06 278	0.50 345	0.41 332

PAM	6.94 278	1.65 277	14.88 454	5.38 266	1.98 249	14.76 394	1.28 110	14.54 219	6.77 140	15.52 306	9.10 157	24.15 435	11.60 362	12.46 309	2.33 149	0.04 215	0.28 428	0.07 284	0.42 463	0.57 369	0.99 432

CoDeX	9.24 352	1.77 314	9.54 335	6.08 320	3.79 347	16.45 435	6.76 404	26.15 393	25.03 394	17.18 349	25.12 357	14.69 312	11.68 363	12.22 295	6.71 323	0.30 370	0.20 375	0.15 366	0.02 192	0.23 195	0.68 390

DispNO	9.33 359	1.78 317	15.84 462	5.73 290	5.74 462	12.24 342	4.81 333	25.06 376	21.10 343	16.70 339	20.86 307	17.78 365	11.76 364	16.74 426	8.85 377	0.22 336	0.15 346	0.03 223	0.12 328	0.41 308	0.64 385

Prome-Stereo	8.10 319	1.28 154	5.48 132	6.50 347	1.51 202	6.70 241	9.42 449	21.08 332	9.13 193	20.88 426	32.84 466	11.95 262	11.86 365	11.75 271	3.97 250	0.01 106	0.02 79	0.18 380	0.12 328	0.41 308	7.01 555

PAM_32	6.82 270	1.73 292	14.16 439	5.34 264	1.47 195	13.84 372	0.88 82	14.75 225	6.34 130	14.22 276	9.14 159	24.94 448	11.87 366	12.50 312	2.79 179	0.14 295	0.27 425	0.09 306	0.42 463	0.54 357	0.89 420

CASS	8.15 321	1.67 282	7.68 239	8.25 430	1.52 203	14.39 383	2.72 252	22.65 354	17.23 297	15.42 304	22.68 334	13.47 296	11.87 366	12.44 306	6.07 315	0.96 487	0.05 162	0.12 342	0.01 154	0.71 400	3.14 512
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
G2L-Stereo_test	10.39 398	1.61 264	7.86 246	4.75 201	4.34 386	11.83 330	11.94 495	32.49 479	22.58 365	23.08 458	24.40 348	21.48 406	11.95 368	15.64 394	13.00 426	0.04 215	0.06 197	0.01 184	0.02 192	0.32 266	0.37 319

MyStereo04	9.24 352	1.92 337	8.78 293	6.09 321	4.31 382	6.54 235	9.96 460	32.24 478	41.99 527	14.26 277	11.98 205	12.00 264	12.01 369	13.93 361	7.53 340	0.06 256	0.10 279	0.03 223	0.04 234	0.63 384	0.30 294

riskmin	6.42 248	1.29 158	6.76 195	3.95 141	2.25 264	10.49 300	2.53 241	15.11 229	17.60 305	9.77 201	12.91 215	15.25 322	12.04 370	11.58 258	5.11 289	0.14 295	0.24 410	0.13 354	0.03 213	0.61 378	0.69 392

test_sample2	7.86 311	1.27 152	7.98 253	5.00 220	2.29 266	13.33 362	6.88 406	20.42 327	15.24 270	13.95 270	21.58 317	18.96 381	12.12 371	12.07 288	5.36 301	0.12 289	0.10 279	0.07 284	0.03 213	0.28 229	0.19 229

test_sample1	7.66 303	1.26 151	8.87 295	5.04 221	2.61 287	14.61 391	4.58 324	20.08 318	9.81 199	13.83 268	21.62 319	18.21 377	12.26 372	11.71 267	8.01 359	0.11 284	0.11 299	0.02 205	0.02 192	0.20 173	0.17 206

DeepPruner_ROB	10.77 411	4.56 467	13.13 416	6.37 340	4.28 381	10.14 295	6.86 405	36.42 525	19.59 326	17.87 363	27.37 383	23.19 425	12.26 372	19.09 453	10.23 401	1.05 494	0.48 474	0.23 404	0.15 347	0.89 423	1.17 446

coex_refinement	11.56 424	1.53 229	7.45 229	8.18 426	5.09 420	17.10 443	7.07 411	31.05 458	32.20 464	18.57 385	30.81 432	25.84 456	12.31 374	13.41 348	19.47 480	0.23 345	0.04 130	0.02 205	0.10 315	0.44 316	0.37 319

STrans-v2	7.98 318	1.84 324	9.42 331	4.84 208	1.48 198	12.23 341	10.05 463	19.06 306	12.32 230	13.63 265	26.06 370	18.13 376	12.35 375	12.99 336	3.99 251	0.01 106	0.01 29	0.18 380	0.01 154	0.22 180	0.83 411

ICVP	10.07 390	1.73 292	6.11 167	9.08 445	3.31 325	12.25 343	6.56 395	26.30 395	22.52 364	16.49 331	31.80 450	26.94 465	12.42 376	11.35 246	10.92 409	1.17 501	0.57 492	0.17 375	0.10 315	0.58 373	1.07 439
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GrayStereo	8.86 344	1.17 129	6.94 204	8.09 423	2.82 301	10.58 304	11.40 488	17.93 286	15.74 281	22.43 449	30.95 434	17.80 366	12.44 377	11.19 239	4.57 270	0.02 170	0.02 79	0.18 380	0.79 496	0.31 256	1.90 478

HI	8.30 325	2.00 350	6.75 192	4.58 190	5.15 426	4.16 74	0.50 51	17.99 287	9.24 194	25.03 477	28.22 392	20.23 396	12.47 378	17.93 439	11.49 417	0.00 1	0.10 279	0.00 1	0.05 259	0.08 93	0.05 73

CoSv	8.30 325	2.00 350	6.75 192	4.58 190	5.15 426	4.16 74	0.50 51	17.99 287	9.24 194	25.03 477	28.22 392	20.23 396	12.47 378	17.93 439	11.49 417	0.00 1	0.10 279	0.00 1	0.05 259	0.08 93	0.05 73

BEATNet_4x	9.37 361	4.85 472	12.05 404	5.48 272	1.35 188	13.15 359	6.15 375	25.06 376	16.74 291	16.18 322	24.65 352	17.29 359	12.51 380	16.91 428	10.92 409	0.38 389	0.18 364	0.81 481	0.05 259	1.95 473	0.65 387

MyStereo05	9.29 357	1.76 308	8.95 301	6.19 330	4.40 389	7.09 252	9.95 458	31.21 460	40.82 519	17.31 351	12.93 216	10.33 233	12.52 381	13.93 361	7.05 330	0.06 256	0.10 279	0.02 205	0.04 234	0.73 405	0.29 291

ITSA-stereo	11.44 422	2.03 363	10.92 385	5.90 304	1.78 229	12.05 339	4.17 311	36.77 528	49.15 556	18.17 372	18.53 270	21.79 409	12.59 382	15.74 397	14.05 439	0.45 412	0.39 449	0.28 419	0.29 422	0.98 427	2.81 500

FTStereo	8.67 337	1.13 121	6.04 163	6.04 318	2.39 274	7.86 268	12.05 496	17.72 278	8.33 180	20.16 415	41.41 530	16.10 337	12.64 383	10.80 213	4.37 264	0.18 313	0.01 29	0.09 306	0.16 350	0.15 144	5.71 538

UCFNet_RVC	9.48 365	2.12 376	4.89 102	7.03 379	3.78 345	16.05 418	6.37 384	28.25 418	20.00 332	15.93 318	23.07 337	25.21 450	12.79 384	12.57 316	8.01 359	0.07 267	0.04 130	1.17 499	0.23 389	1.31 450	0.69 392

fff	6.83 271	1.55 236	7.28 218	3.56 111	0.32 17	4.73 110	1.70 154	15.75 246	31.87 455	15.11 294	20.25 291	6.90 178	12.80 385	8.63 128	5.33 298	0.01 106	0.04 130	0.00 1	0.00 1	0.09 99	0.63 379

csc	6.83 271	1.55 236	7.28 218	3.56 111	0.32 17	4.73 110	1.70 154	15.75 246	31.87 455	15.11 294	20.25 291	6.90 178	12.80 385	8.63 128	5.33 298	0.01 106	0.04 130	0.00 1	0.00 1	0.09 99	0.63 379

cscssc	6.83 271	1.55 236	7.28 218	3.56 111	0.32 17	4.73 110	1.70 154	15.75 246	31.87 455	15.11 294	20.25 291	6.90 178	12.80 385	8.63 128	5.33 298	0.01 106	0.04 130	0.00 1	0.00 1	0.09 99	0.63 379

Select-FE	7.63 302	3.47 442	20.76 507	6.30 336	3.70 342	4.03 71	0.92 85	18.82 301	5.95 121	12.56 241	23.32 339	19.63 394	12.90 388	13.98 364	3.39 219	0.09 273	0.51 483	0.05 254	0.70 490	0.29 237	1.21 451

iRaft-Stereo_5w	8.70 338	1.81 322	9.33 327	5.83 295	3.78 345	4.87 127	11.12 482	15.86 253	14.80 265	15.23 302	26.36 372	21.49 407	12.91 389	15.94 408	12.73 425	0.58 435	0.05 162	0.08 294	0.09 304	0.85 419	0.33 306

pcwnet_v2	12.32 440	2.00 350	17.53 479	7.79 416	5.69 458	17.06 442	3.69 298	36.52 526	46.17 546	20.55 419	29.39 408	16.50 339	13.00 390	15.70 396	9.32 386	0.50 424	1.00 521	0.34 431	0.24 399	2.00 476	1.38 456

PSMNet-RSSM	9.71 375	1.73 292	6.09 166	7.47 403	4.27 376	10.06 294	6.00 367	29.14 430	21.74 355	15.76 312	32.88 467	22.63 418	13.18 391	12.94 332	9.12 384	0.09 273	0.02 79	0.07 284	0.10 315	0.70 398	0.24 264

GEStereo_RVC	12.81 452	2.49 403	13.64 429	9.68 465	4.97 411	18.16 455	11.30 485	31.26 461	47.47 549	19.84 406	26.97 379	19.03 383	13.19 392	20.14 471	14.86 447	0.83 476	0.51 483	0.10 325	0.13 333	0.54 357	0.99 432

acv_ft	12.16 437	1.68 288	11.97 401	7.70 411	6.20 476	19.61 467	5.52 350	25.78 386	34.81 485	25.62 487	30.78 430	24.72 445	13.20 393	15.81 400	18.80 476	0.13 293	0.01 29	0.06 272	0.06 278	0.63 384	0.15 189

anonymousa	9.03 345	1.62 270	8.03 259	4.19 157	5.53 449	15.37 404	3.81 300	18.55 296	21.20 346	18.28 375	30.99 435	20.79 399	13.42 394	10.58 197	7.57 343	0.00 1	0.05 162	0.29 423	0.18 357	0.10 115	0.11 140

PSMNet-ADL	9.88 384	2.01 358	6.80 198	9.18 449	4.26 375	15.11 399	3.50 285	27.12 405	24.42 392	14.72 282	18.96 274	25.32 452	13.43 395	15.76 398	14.04 438	0.79 470	0.78 509	0.00 1	0.02 192	0.26 218	1.18 448

PSM-AAD	8.62 336	1.22 138	5.69 146	6.31 338	1.12 151	12.74 351	10.01 462	19.29 308	15.25 271	21.54 440	25.11 356	14.24 303	13.47 396	12.15 293	3.93 247	0.01 106	0.06 197	2.48 529	0.16 350	0.38 297	7.28 560

NLCA_NET_v2_RVC	12.05 436	3.43 440	16.25 467	7.62 409	5.58 450	14.57 390	6.00 367	32.98 486	27.41 418	21.69 441	31.40 443	25.21 450	13.47 396	14.96 382	15.60 453	0.84 477	0.33 441	0.35 432	0.35 445	1.29 447	1.78 473
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AASNet	12.49 446	2.46 400	10.49 373	9.82 469	6.86 495	17.33 445	6.73 401	41.09 558	37.86 506	22.53 450	29.11 400	16.68 342	13.48 398	14.54 378	17.87 471	0.20 325	0.02 79	0.78 472	0.05 259	1.18 439	0.76 404

Wz-Net-LNSev-Ref	15.26 480	3.68 448	27.36 524	7.11 386	5.83 467	24.88 504	12.12 497	30.19 444	36.12 496	27.08 501	45.98 554	29.10 473	13.65 399	20.45 482	20.26 488	0.67 452	0.00 1	0.10 325	0.00 1	0.32 266	0.26 275

CFNet-ft	9.87 382	2.18 383	5.49 133	7.45 401	5.25 430	15.76 413	5.98 365	21.89 344	21.87 356	14.96 287	30.02 418	25.68 454	13.68 400	12.46 309	10.94 411	0.08 271	0.06 197	1.83 515	0.22 380	1.09 433	0.43 338

CFNet	10.67 405	2.33 394	8.90 296	6.66 361	4.09 367	16.05 418	4.26 316	30.44 451	31.01 448	18.53 384	26.48 374	23.69 432	13.68 400	15.27 384	10.59 406	0.05 237	0.02 79	0.44 441	0.05 259	0.73 405	0.23 257

CFNet_RVC	9.87 382	2.18 383	5.49 133	7.45 401	5.25 430	15.76 413	5.98 365	21.89 344	21.87 356	14.96 287	30.02 418	25.68 454	13.68 400	12.46 309	10.94 411	0.08 271	0.06 197	1.83 515	0.22 380	1.09 433	0.43 338

ADLNet	12.34 442	2.22 385	10.14 366	8.38 431	6.78 494	17.56 449	9.05 441	33.21 490	26.28 409	27.06 500	26.01 365	26.80 461	13.76 403	16.99 429	18.74 475	0.24 350	0.39 449	0.23 404	0.10 315	0.64 388	2.16 490

CrosDoStereo	9.24 352	1.29 158	8.16 265	4.56 188	1.04 140	7.52 262	15.00 523	15.85 251	24.31 386	24.27 466	33.44 475	13.37 291	13.82 404	12.23 296	8.86 378	0.01 106	0.11 299	0.09 306	0.04 234	0.36 285	0.53 362

DeepStereo_LL	9.24 352	1.29 158	8.16 265	4.56 188	1.04 140	7.52 262	15.00 523	15.85 251	24.31 386	24.27 466	33.44 475	13.37 291	13.82 404	12.23 296	8.86 378	0.01 106	0.11 299	0.09 306	0.04 234	0.36 285	0.53 362

rvit_105_1	13.56 468	5.57 486	19.88 501	13.22 528	4.58 397	15.04 398	28.61 586	26.56 398	42.75 530	18.83 390	24.53 350	20.93 401	13.85 406	18.02 441	11.90 420	1.74 512	0.60 494	0.25 408	2.10 536	0.61 378	1.64 468

ADStereo(finetuned)	6.68 258	1.59 255	9.70 348	3.49 105	0.68 82	4.79 124	1.75 171	15.33 235	23.64 375	15.56 309	20.68 299	7.30 190	13.85 406	8.71 133	5.17 292	0.00 1	0.05 162	0.00 1	0.00 1	0.25 207	1.05 437

ACVNet	10.36 397	1.68 288	5.49 133	6.01 314	2.75 298	12.78 353	3.56 292	21.89 344	34.81 485	14.96 287	30.78 430	24.72 445	13.88 408	15.81 400	17.20 465	0.13 293	0.01 29	0.06 272	0.06 278	0.51 349	0.15 189

GwcNet-RSSM	10.65 404	1.94 341	8.57 286	6.89 376	5.26 433	12.26 344	5.21 337	25.80 388	31.50 452	16.67 337	33.52 477	23.70 433	13.88 408	12.84 326	13.67 434	0.05 237	0.10 279	0.14 359	0.02 192	0.65 390	0.39 325

DRaft	9.27 356	1.23 143	9.08 316	3.62 119	0.78 112	13.27 361	5.89 359	16.97 267	29.57 431	21.15 436	38.46 513	10.09 230	13.98 410	11.58 258	7.91 357	0.43 408	0.30 431	0.06 272	0.26 409	0.26 218	0.45 346

cf-r	10.06 389	1.60 259	7.99 255	5.82 293	5.70 459	12.92 355	4.78 329	24.18 370	27.47 419	16.91 343	31.02 436	25.12 449	14.05 411	11.63 264	11.01 414	0.03 198	0.03 112	0.05 254	0.03 213	0.43 313	0.39 325

DSFCA	11.85 432	2.01 358	12.93 414	5.40 269	6.87 496	15.36 403	10.45 474	30.68 453	31.84 454	25.99 489	23.52 340	22.03 411	14.05 411	20.28 478	12.46 421	0.57 434	0.41 453	0.28 419	0.38 454	1.02 429	0.47 349

STTStereo	12.97 455	4.88 476	26.57 522	7.54 406	5.41 442	13.43 363	6.49 391	30.53 452	26.35 411	25.14 480	31.43 444	32.00 500	14.12 413	16.01 412	14.83 446	0.29 368	0.31 434	0.67 465	1.08 512	1.21 441	1.11 440

THIR-Stereo	9.38 362	1.78 317	8.50 283	4.74 198	0.71 93	15.92 417	11.93 494	16.39 258	21.56 350	24.27 466	32.07 455	14.40 305	14.14 414	11.49 251	8.39 369	0.05 237	0.25 418	0.10 325	0.05 259	0.33 273	0.58 372

UGAM-zero	6.91 275	1.47 205	13.65 430	4.24 161	1.67 215	5.51 166	0.72 69	17.44 273	6.74 139	14.56 279	15.84 238	24.16 436	14.20 415	12.79 324	3.96 248	0.00 1	0.22 392	0.02 205	0.58 482	0.14 136	0.27 281

NOSS_ROB	10.99 416	3.81 453	6.88 201	6.69 363	2.30 267	16.06 420	10.94 479	30.06 442	32.41 466	16.10 321	18.72 272	22.78 422	14.21 416	17.52 433	8.62 374	2.35 523	1.84 540	3.32 541	1.57 525	2.06 480	1.52 464

LMCR-Stereo	10.75 410	4.13 461	10.67 376	13.11 527	3.99 360	16.68 440	5.91 360	25.30 379	22.69 366	22.04 445	21.80 321	14.67 311	14.24 417	20.55 484	15.86 454	1.90 517	0.04 130	0.00 1	0.02 192	1.29 447	0.18 216

FADNet	14.18 471	10.92 538	37.56 547	7.79 416	6.64 488	17.48 448	6.91 407	34.73 508	34.03 476	18.85 391	27.02 380	28.26 469	14.24 417	17.77 436	10.09 397	0.41 403	0.67 501	0.37 436	0.37 452	8.13 550	1.34 453

iResNetv2_ROB	12.00 434	2.91 423	13.46 425	5.82 293	3.73 344	13.15 359	6.45 388	34.15 499	36.02 494	25.25 481	33.81 481	29.79 481	14.24 417	13.61 357	6.10 316	0.21 330	0.02 79	0.12 342	0.00 1	0.82 416	0.25 272

HSM-Net_RVC	10.88 415	1.23 143	5.46 131	5.57 275	2.63 290	20.12 471	6.06 373	27.67 412	28.35 427	20.63 423	25.51 361	34.01 519	14.38 420	16.18 413	9.29 385	0.11 284	0.07 224	0.01 184	0.00 1	0.13 130	0.14 169
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
SMFormer	10.46 401	1.37 177	13.37 421	4.41 177	1.30 174	14.40 386	3.29 275	30.25 445	29.81 435	19.55 399	29.37 403	18.06 372	14.40 421	15.42 389	12.70 424	0.38 389	0.21 382	0.28 419	0.03 213	0.33 273	0.31 302

tta	10.45 399	1.37 177	13.37 421	4.41 177	1.30 174	14.39 383	3.29 275	30.25 445	29.81 435	19.55 399	29.37 403	18.06 372	14.40 421	15.42 389	12.69 423	0.38 389	0.21 382	0.28 419	0.03 213	0.29 237	0.18 216

qqq1	9.96 385	1.37 177	13.37 421	4.41 177	1.30 174	14.40 386	3.29 275	30.25 445	29.81 435	19.55 399	29.37 403	18.06 372	14.40 421	15.42 389	3.18 209	0.38 389	0.21 382	0.00 1	0.01 154	0.29 237	0.18 216

fff1	9.96 385	1.37 177	13.37 421	4.41 177	1.30 174	14.40 386	3.29 275	30.25 445	29.81 435	19.55 399	29.37 403	18.06 372	14.40 421	15.42 389	3.18 209	0.38 389	0.21 382	0.00 1	0.01 154	0.29 237	0.18 216

Hybrid-DGEV-2	8.17 322	2.51 405	8.34 268	8.55 435	1.17 161	11.10 320	1.08 98	30.90 456	27.91 421	12.92 249	15.67 234	11.91 259	14.50 425	11.71 267	4.55 269	0.05 237	0.08 247	0.00 1	0.05 259	0.28 229	0.13 161

xxxx	11.74 430	1.16 126	7.88 247	5.61 277	1.99 250	20.46 473	3.12 271	33.99 497	23.76 382	15.53 307	30.67 426	26.88 464	14.50 425	12.98 335	35.48 564	0.19 317	0.18 364	0.01 184	0.02 192	0.22 180	0.27 281

test_xeample	11.49 423	1.24 148	7.50 230	5.22 254	2.18 260	17.40 446	6.49 391	31.14 459	22.77 367	17.90 365	33.09 470	18.48 379	14.61 427	13.51 352	37.38 573	0.16 306	0.13 324	0.01 184	0.03 213	0.23 195	0.24 264

DStereoRT	14.31 473	2.30 392	10.03 365	10.45 487	5.01 417	18.36 456	6.38 385	27.11 404	26.47 412	15.77 313	24.40 348	10.48 235	14.62 428	17.08 430	9.45 387	1.32 505	0.51 483	57.89 605	25.93 594	0.56 367	2.01 482

GANet-RSSM	9.48 365	1.32 168	6.45 181	6.72 366	5.51 448	12.78 353	6.03 371	26.55 397	18.96 323	14.92 286	27.95 388	25.41 453	14.69 429	13.52 353	7.60 346	0.10 279	0.10 279	0.16 373	0.01 154	0.51 349	0.39 325

ToySt	10.51 402	2.00 350	15.67 460	5.33 262	0.95 133	14.97 395	9.51 451	24.02 367	27.37 417	14.61 281	24.67 353	24.56 439	14.70 430	16.86 427	13.35 430	0.06 256	0.23 399	0.03 223	0.09 304	0.62 381	0.67 389

1111x	11.32 418	1.34 171	8.95 301	5.20 250	1.96 247	14.46 389	7.75 427	35.65 518	28.23 426	15.66 310	26.66 377	26.65 459	14.76 431	15.88 403	22.27 503	0.24 350	0.13 324	0.04 243	0.06 278	0.30 244	0.24 264

hknet	10.13 392	1.56 245	10.27 368	6.74 367	3.72 343	16.10 422	7.13 414	33.06 487	21.12 344	17.99 367	21.34 313	23.11 423	14.95 432	16.43 420	8.34 368	0.14 295	0.13 324	0.14 359	0.04 234	0.30 244	0.09 115

gwcnet-sp	9.81 379	2.82 417	13.47 426	5.99 311	4.27 376	16.20 428	5.91 360	25.55 382	24.34 389	21.01 429	20.69 300	15.22 319	14.96 433	14.50 375	9.97 393	0.05 237	0.15 346	0.02 205	0.08 291	0.49 340	0.51 359

scenet	9.81 379	2.82 417	13.47 426	5.99 311	4.27 376	16.20 428	5.91 360	25.55 382	24.34 389	21.01 429	20.69 300	15.22 319	14.96 433	14.50 375	9.97 393	0.05 237	0.15 346	0.02 205	0.08 291	0.49 340	0.51 359

ssnet	9.81 379	2.82 417	13.47 426	5.99 311	4.27 376	16.20 428	5.91 360	25.55 382	24.34 389	21.01 429	20.69 300	15.22 319	14.96 433	14.50 375	9.97 393	0.05 237	0.15 346	0.02 205	0.08 291	0.49 340	0.51 359

TDLM	12.98 457	3.78 451	9.77 350	10.75 497	4.94 409	16.10 422	14.08 513	35.05 511	31.87 455	22.36 447	26.51 376	26.09 458	14.97 436	24.73 510	13.11 427	1.05 494	0.05 162	1.21 503	0.27 415	1.83 469	1.00 434

FADNet-RVC-Resample	11.72 428	4.35 465	30.33 535	9.46 458	3.90 352	14.11 375	7.17 416	25.78 386	23.31 370	23.27 460	29.52 411	19.50 392	15.00 437	15.38 388	8.33 367	0.53 430	0.50 479	0.49 447	0.50 474	1.38 454	1.67 470

TCMNet	15.19 479	6.68 503	19.70 498	13.83 534	12.53 563	26.35 517	13.66 509	29.47 437	35.21 488	24.71 475	31.20 439	23.44 428	15.13 438	18.97 450	22.59 506	1.13 498	0.65 498	2.04 519	0.97 507	3.18 503	2.31 493

CSP-Net	12.85 453	2.95 425	9.64 341	5.94 307	3.96 355	25.85 512	9.93 457	28.81 426	26.00 406	29.31 518	32.44 461	30.00 483	15.16 439	20.25 475	14.30 442	0.55 433	0.19 371	0.03 223	0.00 1	0.65 390	0.98 431

ssnet_v2	13.23 460	2.43 397	11.25 387	7.34 393	2.92 309	23.05 492	12.95 502	35.93 521	32.92 472	21.23 437	25.38 359	28.81 471	15.22 440	22.57 496	19.81 483	0.18 313	0.08 247	0.19 388	0.05 259	1.24 444	1.06 438

ISRNet	12.26 439	2.02 360	17.38 475	12.71 524	6.24 481	7.39 257	1.62 147	29.23 433	31.94 460	22.65 451	35.28 489	24.62 440	15.27 441	15.28 385	13.76 436	0.78 466	1.00 521	2.30 526	0.52 476	0.92 426	4.29 525

DEmStereo	8.85 342	1.36 175	9.99 360	4.24 161	1.05 143	11.49 325	5.91 360	13.76 209	26.68 413	22.03 444	32.92 468	11.86 258	15.27 441	11.48 250	8.08 362	0.16 306	0.15 346	0.02 205	0.09 304	0.09 99	0.44 342

iResNet_ROB	11.71 427	1.96 344	10.77 379	6.01 314	3.68 341	15.13 401	2.34 225	31.72 467	37.58 503	26.16 492	32.77 464	25.88 457	15.34 443	16.35 419	7.94 358	0.19 317	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.31 256	0.12 147

GASNet	17.30 500	19.38 570	30.46 536	20.66 565	9.36 541	16.06 420	9.06 442	43.89 575	40.04 516	25.35 484	23.73 341	32.90 510	15.37 444	28.91 531	17.05 463	3.04 535	0.27 425	1.88 517	0.45 468	6.73 539	1.37 455

ac_64	11.10 417	1.49 216	9.88 353	8.24 429	5.45 446	19.12 463	6.46 389	24.10 369	14.34 259	22.80 454	23.87 345	33.28 512	15.54 445	18.87 449	17.26 467	0.28 366	0.12 310	0.02 205	0.02 192	0.26 218	0.63 379

FADNet_RVC	11.94 433	5.17 480	39.74 553	6.44 344	3.46 333	11.42 324	4.17 311	29.16 431	26.89 414	17.97 366	25.96 363	13.41 294	15.67 446	15.84 402	13.54 433	0.90 483	0.75 507	0.55 453	1.20 516	3.65 515	2.85 501

SGM-Forest	12.92 454	1.87 327	6.61 185	5.68 282	2.05 254	23.19 493	11.30 485	34.24 502	30.77 446	26.54 495	31.99 453	29.98 482	15.74 447	21.17 488	13.36 431	1.05 494	0.33 441	0.84 483	0.01 154	0.71 400	0.97 428
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
HSM	11.33 419	1.80 321	7.04 209	6.13 327	3.99 360	16.16 426	6.92 408	29.69 440	19.39 324	22.95 455	26.05 369	41.08 555	15.79 448	20.25 475	8.89 381	0.02 170	0.03 112	0.01 184	0.00 1	0.15 144	0.34 310

AANet_RVC	13.16 458	5.34 483	10.83 382	8.20 428	4.44 391	14.13 377	9.46 450	28.78 425	37.67 504	23.44 462	37.47 504	23.48 429	15.83 449	22.39 495	16.63 461	1.67 511	0.86 513	0.24 407	0.02 192	0.63 384	1.60 466

CBFPSM	12.42 443	2.59 410	28.96 528	4.74 198	3.20 320	22.33 485	16.31 537	21.13 333	21.03 342	21.04 432	27.81 386	30.24 486	15.99 450	14.59 379	14.80 444	0.04 215	0.49 477	0.10 325	0.16 350	0.51 349	2.34 494

AACVNet	10.58 403	2.86 420	9.78 351	8.95 442	3.30 324	10.80 310	4.78 329	22.37 350	12.55 233	27.50 504	29.84 415	30.06 485	15.99 450	19.10 454	11.60 419	0.40 401	0.18 364	0.22 400	0.03 213	0.62 381	0.73 400

delet	12.65 450	1.85 326	11.36 390	7.71 413	6.22 478	22.52 487	10.22 471	28.14 417	37.67 504	19.66 403	29.24 402	21.00 402	15.99 450	21.97 491	17.77 470	0.03 198	0.07 224	0.19 388	0.04 234	0.60 376	0.75 403

UPFNet	11.72 428	1.52 227	10.33 369	7.38 396	7.14 503	20.05 470	9.62 453	28.90 427	25.94 404	20.02 410	29.73 414	20.91 400	16.34 453	18.61 447	16.17 459	0.26 360	0.17 358	0.25 408	0.03 213	0.55 361	0.56 369

PS-NSSS	13.70 470	7.41 513	14.68 450	6.70 364	5.63 453	18.43 459	12.59 500	38.89 547	25.56 399	20.27 416	35.71 492	21.11 405	16.35 454	17.16 431	17.56 468	2.28 521	0.53 487	5.37 547	0.36 448	4.28 521	3.09 507

z-ln-s-r	14.97 476	6.05 490	40.55 555	5.39 268	5.41 442	13.95 374	13.34 507	21.84 342	36.75 500	18.86 392	43.90 549	23.71 434	16.41 455	22.64 498	28.99 550	0.02 170	0.02 79	0.00 1	0.00 1	1.04 431	0.48 353

CVANet_RVC	13.24 462	3.39 439	8.43 277	8.42 432	5.04 418	18.52 461	11.72 492	32.03 471	33.85 475	23.17 459	32.77 464	29.78 480	16.51 456	23.20 500	11.28 415	0.94 484	0.04 130	1.19 502	0.47 470	3.13 502	1.01 435

ACV-stereo	11.65 426	5.15 479	28.84 525	6.80 371	3.33 326	20.38 472	6.59 397	21.03 331	20.57 335	17.67 360	20.95 308	26.81 462	16.69 457	20.19 473	13.26 429	0.72 457	1.11 523	0.15 366	0.09 304	0.65 390	2.13 485

PSMNet_ROB	16.90 495	5.45 484	14.16 439	13.77 532	7.25 505	27.65 525	32.74 591	43.21 571	37.88 507	24.00 465	32.97 469	34.55 524	16.69 457	17.41 432	23.96 515	0.38 389	0.22 392	0.93 489	2.05 534	1.83 469	0.96 427

222	12.33 441	1.29 158	8.09 261	6.06 319	2.14 257	19.51 466	2.53 241	33.63 493	23.55 373	21.72 442	30.51 425	20.11 395	16.77 459	13.22 343	46.51 595	0.15 304	0.14 340	0.01 184	0.03 213	0.26 218	0.26 275

FINET	15.49 482	6.08 491	24.99 517	8.12 424	7.69 515	21.80 482	22.35 566	33.76 495	48.27 551	25.99 489	32.27 459	19.48 391	16.83 460	19.07 452	16.38 460	1.37 506	0.70 502	0.95 490	0.27 415	2.61 488	0.90 421

NVstereo2D	15.15 478	2.97 426	16.28 468	9.23 451	7.56 512	30.03 536	9.53 452	42.80 568	42.72 529	15.11 294	27.03 381	23.16 424	16.93 461	24.28 506	15.45 451	3.07 536	0.43 461	1.44 511	0.61 483	6.74 540	7.60 562

iinet-f	13.51 467	4.29 462	45.90 566	6.01 314	3.96 355	21.00 476	13.40 508	27.40 410	21.12 344	21.11 434	30.72 428	21.49 407	16.96 462	15.33 386	19.50 481	0.12 289	0.42 457	0.09 306	0.05 259	0.89 423	0.39 325

SDNR	16.15 486	5.23 481	28.92 527	5.73 290	6.05 475	56.85 595	3.26 272	23.18 360	29.73 434	20.62 422	36.48 496	13.59 298	16.97 463	18.43 444	13.44 432	10.56 575	13.84 591	3.10 538	0.44 466	7.80 546	8.81 569

ADLNet2	12.44 444	2.17 380	12.84 413	9.17 448	5.82 465	20.00 469	10.13 467	32.53 481	36.22 497	18.62 386	19.39 279	21.96 410	17.07 464	21.43 489	19.42 479	0.24 350	0.15 346	0.06 272	0.08 291	0.86 420	0.57 370

DAS	10.80 413	2.03 363	13.96 434	9.01 443	6.23 479	14.67 392	7.38 419	21.59 338	32.58 468	18.67 387	28.13 390	19.20 387	17.08 465	16.54 423	7.31 334	0.58 435	0.01 29	0.29 423	0.01 154	0.47 329	0.20 234

SepStereo	11.34 420	2.03 363	13.96 434	9.01 443	6.23 479	14.67 392	7.38 419	21.59 338	32.58 468	18.67 387	28.13 390	19.20 387	17.08 465	27.36 522	7.31 334	0.58 435	0.01 29	0.29 423	0.01 154	0.47 329	0.20 234

MDST_ROB	17.92 509	1.60 259	13.68 431	13.88 536	6.44 485	43.05 577	14.86 520	42.74 567	41.66 522	43.25 574	42.85 541	28.43 470	17.28 467	29.35 533	16.06 456	0.88 482	0.11 299	0.63 460	0.47 470	0.50 345	0.64 385

UNet	12.64 449	2.02 360	13.36 420	6.85 375	7.76 517	25.31 511	4.74 328	34.10 498	28.19 425	20.03 411	31.07 437	27.02 467	17.36 468	20.18 472	13.87 437	0.06 256	0.05 162	0.27 412	0.01 154	0.23 195	0.39 325

CBMV	13.69 469	3.63 445	8.02 258	5.93 306	2.69 292	22.57 488	12.44 499	29.81 441	31.57 453	31.20 528	33.79 480	31.04 490	17.41 469	25.28 513	14.11 440	0.71 455	0.60 494	0.60 458	0.11 325	1.11 436	1.13 443
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
LL-Strereo	10.79 412	3.52 443	12.54 408	8.77 438	5.44 445	7.49 259	9.26 447	35.15 513	28.70 428	16.47 330	15.85 239	21.06 403	17.42 470	21.62 490	9.72 388	0.21 330	0.22 392	0.74 470	0.08 291	0.98 427	0.60 375

StereoDRNet-Refined	13.36 465	2.80 415	10.82 381	7.94 419	3.10 315	18.95 462	4.45 320	28.47 420	29.65 433	29.11 514	41.47 531	24.44 438	17.64 471	23.34 501	21.66 494	0.16 306	0.07 224	0.53 451	0.32 437	0.77 413	1.64 468
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DCVSM-stereo	9.70 373	1.83 323	11.36 390	5.81 292	3.59 337	10.57 303	3.00 265	18.71 298	22.11 359	23.79 464	19.02 276	29.73 479	17.68 472	13.33 345	9.11 383	0.21 330	1.14 524	0.27 412	0.06 278	0.75 411	1.89 477

MMNet	12.97 455	2.08 369	12.74 411	6.98 378	6.27 483	26.39 519	4.73 327	23.10 359	41.79 524	25.48 485	32.29 460	21.09 404	17.79 473	19.52 460	17.90 472	0.19 317	0.07 224	0.10 325	0.00 1	0.37 292	0.59 374

StereoDRNet	15.30 481	4.47 466	14.35 446	10.71 493	8.69 531	25.02 507	11.03 480	39.66 549	35.62 492	29.17 515	28.81 398	34.05 520	17.80 474	18.80 448	23.77 513	0.41 403	0.30 431	0.15 366	0.14 339	1.64 461	1.42 458

DualNet (step1)	12.44 444	4.86 473	17.49 476	5.97 308	2.94 310	17.57 450	8.30 431	28.75 422	23.91 383	24.38 471	21.03 309	24.64 441	17.82 475	13.58 355	9.82 389	6.44 560	0.87 515	6.62 555	7.44 568	3.20 506	3.11 508

test_sample9	15.04 477	4.86 473	17.49 476	5.97 308	2.94 310	17.57 450	8.30 431	28.75 422	23.91 383	24.38 471	21.03 309	24.64 441	17.82 475	20.07 469	20.17 485	6.44 560	36.07 602	6.62 555	7.44 568	3.20 506	3.11 508

test_sample7	10.45 399	2.24 388	9.90 354	5.32 261	2.01 252	14.98 396	7.44 421	28.75 422	23.91 383	24.38 471	21.03 309	24.64 441	17.82 475	13.58 355	9.82 389	0.59 439	0.87 515	0.39 439	0.12 328	0.66 394	0.47 349

YMNet	15.91 484	5.68 488	21.74 509	10.94 500	8.77 533	25.22 509	9.21 444	32.22 476	31.35 449	33.81 546	38.84 514	34.00 517	17.83 478	19.95 464	21.57 492	0.87 480	1.30 525	1.22 505	0.91 502	1.64 461	1.18 448

YMNet_1	15.91 484	5.68 488	21.74 509	10.94 500	8.77 533	25.22 509	9.21 444	32.22 476	31.35 449	33.81 546	38.84 514	34.00 517	17.83 478	19.95 464	21.57 492	0.87 480	1.30 525	1.22 505	0.91 502	1.64 461	1.18 448

DGSMNet	19.79 525	12.06 545	33.43 542	13.79 533	16.23 574	22.97 489	15.88 533	35.41 516	41.96 526	19.90 407	32.16 458	35.60 529	18.14 480	29.48 535	23.10 510	3.85 542	3.89 574	6.16 552	4.75 558	13.56 572	13.44 582

DRN-Test	15.88 483	3.83 454	14.70 451	9.96 475	8.02 524	28.93 532	14.65 517	42.34 563	38.25 509	28.18 509	34.31 485	29.22 475	18.35 481	20.01 467	22.68 507	0.37 388	0.41 453	0.46 444	0.28 418	1.28 446	1.34 453

HBP-ISP	12.52 447	7.82 516	8.47 281	7.57 408	4.27 376	12.56 347	6.42 387	28.68 421	29.56 430	21.11 434	35.69 491	15.85 328	18.42 482	20.44 481	11.00 413	3.03 534	2.63 553	7.09 564	3.97 552	3.58 513	2.27 492

IER	9.78 376	1.55 236	9.97 358	4.51 184	5.23 428	13.78 368	5.11 335	26.66 399	22.79 368	19.69 404	29.45 410	16.42 338	18.52 483	13.64 358	7.57 343	0.06 256	0.03 112	0.18 380	0.09 304	0.18 165	0.23 257

xyz-stereo	13.23 460	0.83 44	38.70 550	2.53 42	0.83 120	41.19 575	4.82 334	13.68 203	26.28 409	22.98 456	37.78 506	29.35 477	18.53 484	18.11 442	7.85 355	0.22 336	0.03 112	0.64 462	0.01 154	0.13 130	0.06 84

pmcnn	14.59 474	3.68 448	19.78 500	6.83 373	4.51 395	21.27 479	14.67 518	27.37 408	30.54 443	27.09 502	40.19 523	38.71 541	18.53 484	17.70 435	19.27 478	0.84 477	0.09 262	0.00 1	0.00 1	0.48 331	0.31 302

hitnet-ft	12.04 435	2.11 373	6.14 168	7.27 391	3.90 352	25.98 514	3.56 292	22.56 351	23.74 380	20.55 419	33.81 481	31.59 496	18.67 486	19.47 459	17.20 465	0.42 407	1.36 529	0.35 432	0.07 287	1.11 436	0.86 417

HGLStereo	12.72 451	2.66 412	12.34 405	9.93 473	7.55 511	16.16 426	7.45 422	31.48 465	27.01 415	20.01 409	35.31 490	26.98 466	18.90 487	17.87 437	18.90 477	0.33 376	0.16 355	0.07 284	0.05 259	0.48 331	0.70 396

SQANet	21.24 535	24.08 580	19.60 497	26.40 580	18.74 578	30.87 544	9.24 446	32.70 482	29.58 432	25.25 481	33.37 474	33.47 514	19.19 488	28.11 529	18.32 473	10.87 576	2.92 560	26.49 589	5.65 563	18.43 586	11.48 577

Wz-Net-MNSev	18.98 518	6.53 501	33.16 541	10.15 480	7.26 507	38.37 568	16.45 538	34.19 501	43.20 533	30.65 525	40.76 525	40.51 552	19.24 489	27.56 523	28.06 548	0.81 473	0.26 421	0.05 254	0.10 315	1.45 455	0.84 413

DLCB_ROB	13.35 464	3.00 428	9.12 318	9.43 454	5.68 456	21.80 482	10.12 466	29.19 432	29.92 440	27.71 505	31.45 449	32.37 503	19.50 490	19.02 451	16.73 462	0.22 336	0.04 130	0.38 438	0.06 278	0.49 340	0.85 416

CRFU-Net	12.56 448	2.89 421	11.77 397	8.18 426	5.80 464	24.84 502	10.46 478	24.56 372	13.12 241	30.06 522	29.37 403	29.09 472	19.64 491	19.96 466	18.53 474	0.82 474	0.48 474	0.27 412	0.15 347	0.53 355	0.68 390

PWCDC_ROB	17.80 508	9.62 525	18.38 489	17.95 557	7.74 516	24.61 501	5.56 353	34.41 505	52.79 567	29.66 519	50.20 569	20.63 398	19.69 492	29.85 536	20.87 489	6.18 557	0.26 421	0.10 325	0.05 259	5.36 533	2.00 481

ADCRef	17.30 500	6.73 504	42.01 561	10.11 478	8.78 535	26.61 520	10.45 474	31.29 463	32.75 471	31.19 527	41.62 534	18.47 378	19.78 493	24.29 507	34.06 561	0.76 464	0.42 457	2.16 522	1.79 528	1.23 443	1.56 465

GwcNet	16.48 489	5.23 481	20.03 503	10.24 484	8.48 528	28.79 529	10.09 464	38.60 543	44.51 540	23.29 461	36.95 500	31.29 493	19.79 494	20.42 480	25.70 529	0.54 431	0.72 503	0.57 456	0.39 457	1.37 453	2.64 497

NaN_ROB	16.51 490	6.51 500	16.22 466	10.53 491	4.64 400	31.76 546	17.78 548	37.00 532	43.37 534	29.68 520	31.29 440	32.67 509	20.32 495	28.00 528	16.06 456	0.38 389	0.41 453	0.32 429	0.41 461	0.87 422	1.94 479

fast-acv-ft	14.25 472	4.00 458	16.20 465	7.51 404	5.14 425	26.38 518	9.77 455	24.62 373	34.84 487	25.30 483	37.27 502	32.09 501	20.38 496	18.32 443	19.50 481	0.36 385	0.32 437	0.63 460	0.47 470	1.18 439	0.76 404

PA-Net	16.29 487	6.88 508	27.34 523	9.88 472	11.12 552	21.77 481	28.15 585	32.06 472	39.49 510	19.99 408	27.91 387	23.50 430	20.59 497	20.25 475	24.04 516	0.24 350	2.26 549	0.22 400	4.59 556	1.13 438	4.48 529
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CBMV_ROB	11.77 431	2.89 421	6.92 203	5.20 250	2.88 303	14.12 376	4.79 331	26.69 400	29.84 439	26.17 493	31.92 452	23.61 431	20.74 498	20.20 474	10.18 398	1.78 514	1.80 539	2.17 523	1.26 519	1.61 458	0.55 365

SuperB	17.60 505	6.22 498	56.40 587	7.91 418	5.07 419	19.70 468	9.03 440	24.87 375	50.15 563	26.25 494	39.13 516	17.61 363	20.84 499	22.28 494	25.31 525	0.70 453	0.31 434	1.10 497	0.71 491	16.58 581	1.86 474

Anonymous_2	14.95 475	6.75 506	17.63 481	5.45 271	7.10 502	26.19 515	11.58 490	18.06 289	17.30 299	17.61 359	15.47 233	23.33 427	20.95 500	20.55 484	14.63 443	11.05 579	12.86 590	11.27 574	25.12 593	11.32 568	4.82 533

RTSC	19.64 522	9.36 521	31.06 537	10.99 502	6.24 481	28.10 527	10.14 468	37.50 537	58.34 589	31.74 532	36.70 498	32.50 506	21.03 501	36.00 562	37.24 572	1.23 503	0.44 463	0.12 342	0.31 434	1.98 474	1.69 471

SACVNet	13.38 466	4.08 459	11.41 392	11.67 514	5.79 463	17.28 444	9.39 448	32.77 483	22.29 360	28.11 508	33.35 473	32.48 504	21.86 502	19.75 462	10.28 402	1.00 490	0.48 474	0.85 484	0.29 422	1.31 450	3.08 506

Wz-Net-LNSev	18.19 512	10.57 534	41.33 557	10.19 481	7.94 522	24.29 498	15.28 528	34.15 499	43.38 535	32.90 540	43.72 547	31.94 499	22.21 503	20.81 486	22.26 502	0.47 418	0.22 392	0.00 1	0.02 192	1.22 442	0.94 426

DISCO	16.36 488	1.88 329	16.15 464	7.78 415	4.19 371	26.92 522	10.21 470	30.31 449	44.26 539	21.35 439	33.91 483	35.80 530	22.40 504	35.65 557	33.87 559	0.18 313	0.08 247	0.04 243	0.04 234	1.71 465	0.54 364

w-ln-seven	21.04 533	9.30 520	55.15 585	11.32 511	9.98 543	30.27 539	18.05 550	37.06 533	55.12 578	36.70 555	43.26 544	33.73 516	22.90 505	22.63 497	29.52 551	0.39 398	0.18 364	0.85 484	0.16 350	2.75 491	1.47 461

RASNet	11.59 425	1.71 291	10.36 370	6.30 336	5.66 455	15.48 409	6.12 374	34.50 506	20.86 339	16.61 335	32.51 462	22.04 412	23.00 506	19.44 458	16.15 458	0.71 455	0.03 112	0.05 254	0.01 154	0.15 144	0.13 161

APVNet	17.75 507	5.46 485	20.35 505	12.31 522	8.40 527	30.16 538	24.10 575	41.14 559	30.12 441	25.08 479	41.09 527	31.24 491	23.12 507	27.07 521	27.86 543	0.34 380	0.56 491	3.02 536	0.52 476	1.68 464	1.45 460

psm_up	13.18 459	1.91 333	8.81 294	9.59 463	5.84 468	15.17 402	11.37 487	38.74 545	30.81 447	20.66 424	30.32 423	30.00 483	23.12 507	19.19 455	16.02 455	0.58 435	0.10 279	0.17 375	0.01 154	0.65 390	0.55 365

Wz-Net-SNSev	22.67 548	16.94 563	45.69 565	13.85 535	8.52 529	28.89 531	27.06 582	39.39 548	55.04 576	31.77 533	53.23 576	39.18 544	23.41 509	26.40 518	36.25 565	0.78 466	0.21 382	1.21 503	0.90 499	3.03 498	1.62 467

zh-mn7	21.99 543	13.21 548	53.55 578	10.73 495	5.68 456	27.38 524	14.94 522	34.53 507	56.55 583	40.02 564	57.13 586	31.28 492	23.73 510	35.83 559	30.28 553	0.95 486	0.44 463	0.22 400	0.19 370	1.26 445	1.86 474

XPNet_ROB	17.33 502	4.84 471	15.44 456	11.15 505	6.64 488	20.88 475	16.10 534	36.26 524	39.54 511	31.80 534	41.32 529	41.30 557	23.91 511	24.67 508	27.40 537	1.07 497	0.74 505	0.79 474	0.25 405	1.10 435	1.31 452

DeepPrunerF	19.92 527	11.02 541	44.29 562	20.74 566	17.75 576	19.19 464	22.57 567	36.86 531	49.93 559	25.48 485	36.62 497	24.69 444	23.97 512	23.44 502	21.79 495	2.68 531	1.63 537	5.70 549	3.95 551	3.38 511	2.67 498

CC-Net-ROB	22.04 544	22.91 577	28.86 526	14.05 537	8.73 532	33.79 555	15.26 526	46.84 580	36.06 495	33.72 544	32.10 456	35.47 528	24.02 513	23.57 503	27.88 544	8.95 570	2.95 561	24.94 587	3.68 548	12.41 570	4.62 531

ETE_ROB	17.67 506	9.48 524	17.66 482	13.60 529	4.57 396	23.03 490	21.09 561	32.49 479	35.24 489	30.49 524	38.06 509	46.18 574	24.49 514	26.40 518	24.21 518	0.46 417	0.24 410	1.14 498	0.84 497	1.52 456	2.13 485

LALA_ROB	19.19 519	7.15 511	15.93 463	12.96 525	5.30 437	28.30 528	23.21 573	42.51 564	36.69 499	33.45 542	40.81 526	50.96 585	24.53 515	27.92 525	25.66 528	0.60 441	0.44 463	2.04 519	1.22 517	2.54 487	1.47 461

ACVNet-4b	36.40 591	52.20 600	56.11 586	42.45 594	21.78 582	48.56 583	14.37 516	49.50 587	60.15 593	43.17 573	46.38 557	55.62 590	24.56 516	38.15 570	21.97 497	25.13 593	3.66 570	46.93 598	33.56 598	25.97 591	17.74 591

ADCP+	18.16 511	4.61 468	32.94 539	9.31 452	10.23 546	28.87 530	11.69 491	33.43 491	36.49 498	29.28 517	40.49 524	24.18 437	24.61 517	33.89 546	35.33 563	0.25 356	0.40 452	2.00 518	1.17 515	2.16 481	1.87 476

DDUNet	22.66 547	19.69 572	14.64 448	24.11 576	22.38 584	24.84 502	17.71 547	30.36 450	30.32 442	29.02 513	37.31 503	37.63 538	24.66 518	24.67 508	17.08 464	18.42 587	7.92 587	26.43 588	11.81 585	17.23 583	16.95 589

PWC_ROB	18.37 513	10.55 533	25.19 518	10.21 482	6.29 484	23.75 495	4.79 331	35.93 521	48.75 555	32.56 538	44.46 552	34.68 525	24.78 519	30.99 538	25.72 530	1.38 508	0.08 247	1.57 512	0.26 409	2.18 482	3.17 513

z-mn7	21.05 534	9.91 527	45.96 567	11.27 509	5.23 428	33.41 554	15.27 527	35.65 518	57.07 585	26.62 496	53.08 575	32.21 502	24.80 520	35.65 557	30.93 555	0.49 421	0.25 418	0.55 453	0.11 325	1.62 459	0.90 421

RYNet	18.92 517	4.69 470	16.88 473	10.99 502	15.84 571	46.72 580	16.57 540	37.84 538	48.03 550	26.92 497	26.48 374	37.84 540	24.92 521	19.80 463	31.04 556	0.25 356	0.25 418	0.62 459	0.03 213	6.34 538	6.39 547

DMCA-RVC	11.41 421	3.32 437	11.68 396	10.12 479	4.81 403	11.92 333	4.11 307	24.67 374	23.66 378	20.06 412	28.51 397	26.71 460	24.96 522	15.95 410	14.82 445	0.41 403	0.34 444	0.56 455	0.16 350	0.72 404	0.69 392

stereogan	18.62 515	3.07 430	16.31 469	13.04 526	9.99 544	35.74 560	9.09 443	38.17 541	45.27 545	24.39 474	41.24 528	39.93 548	25.46 523	31.29 540	24.33 520	1.80 515	0.91 519	2.71 533	0.75 494	5.15 531	3.70 514

PSMNet-RUCA	24.03 558	26.83 582	40.96 556	35.46 588	34.27 593	16.24 431	9.79 456	39.82 551	31.45 451	31.49 529	41.54 533	36.82 534	26.02 524	27.92 525	15.09 449	11.51 581	2.06 543	20.58 583	8.10 575	15.83 579	8.74 568

FBW_ROB	21.00 532	10.23 530	22.72 511	13.71 531	6.77 493	30.49 543	16.46 539	44.58 576	43.57 536	44.25 577	39.59 519	43.27 563	26.12 525	33.96 547	21.80 496	2.58 530	1.84 540	7.14 565	2.78 541	4.00 517	4.06 522

Syn2CoEx	17.03 497	10.40 532	25.65 520	20.35 563	8.02 524	26.28 516	11.27 484	37.16 534	32.69 470	28.89 512	40.17 522	29.27 476	26.63 526	19.19 455	17.63 469	0.98 488	0.54 488	1.23 507	0.23 389	1.82 468	2.24 491

NCCL2	17.23 499	6.37 499	14.30 445	23.45 575	7.18 504	24.16 497	17.05 544	34.39 504	25.88 402	31.55 530	38.01 508	42.09 560	26.81 527	20.94 487	22.69 508	0.45 412	0.23 399	2.63 531	1.80 529	2.02 478	2.57 495

NCC-stereo	19.75 523	6.08 491	23.96 513	15.05 545	16.17 572	18.42 457	21.45 562	43.31 573	41.00 520	24.30 469	38.12 510	34.98 526	26.92 528	35.46 554	25.65 526	4.29 546	2.07 544	3.24 539	8.90 577	2.86 494	2.86 503

Abc-Net	19.75 523	6.08 491	23.96 513	15.05 545	16.17 572	18.42 457	21.45 562	43.31 573	41.00 520	24.30 469	38.12 510	34.98 526	26.92 528	35.46 554	25.65 526	4.29 546	2.07 544	3.24 539	8.90 577	2.86 494	2.86 503
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCPNet	21.93 542	9.38 522	57.92 588	11.76 516	6.88 497	36.03 561	18.44 552	32.80 484	35.93 493	32.91 541	43.80 548	39.21 545	26.99 530	31.14 539	36.94 569	2.05 519	2.67 555	2.30 526	3.45 547	4.22 520	3.82 516

GANet	16.92 496	4.32 464	12.46 407	10.84 499	4.24 373	23.04 491	15.36 530	39.91 552	34.47 483	32.42 537	45.10 553	40.04 550	27.54 531	23.61 504	20.20 487	1.02 493	0.08 247	0.67 465	0.22 380	1.87 471	0.97 428

Nwc_Net	17.98 510	4.67 469	17.79 486	14.26 539	11.65 558	25.14 508	14.88 521	40.85 556	39.83 514	21.07 433	43.24 543	34.50 523	27.64 532	26.44 520	25.03 522	3.22 537	0.18 364	2.52 530	3.18 543	1.98 474	1.51 463

w-ln-seven-2	17.58 503	7.62 514	41.78 559	11.29 510	6.55 487	23.49 494	14.08 513	29.64 439	39.85 515	28.44 511	42.38 537	30.45 487	27.66 533	22.16 493	22.15 501	0.44 410	0.49 477	0.65 463	0.17 355	1.58 457	0.81 409

RP	17.58 503	4.92 477	15.27 455	15.44 549	11.95 560	21.05 477	11.75 493	27.64 411	45.09 544	22.99 457	42.05 536	39.39 546	27.74 534	25.54 514	22.33 504	5.45 553	0.59 493	4.33 543	1.62 527	3.53 512	2.86 503

RGC	19.90 526	13.26 549	20.24 504	18.19 558	14.06 569	21.21 478	14.33 515	34.97 510	43.60 537	27.73 506	41.49 532	39.76 547	27.98 535	34.52 549	21.37 490	3.66 541	0.54 488	8.67 567	4.16 554	4.19 519	4.02 521

S-Stereo	16.85 492	3.95 457	20.67 506	12.08 520	8.91 537	21.68 480	12.61 501	32.20 475	44.61 541	22.37 448	38.42 512	29.15 474	28.02 536	18.58 446	22.36 505	2.88 532	3.11 562	0.87 488	1.82 530	3.58 513	9.08 571

PDISCO_ROB	24.45 563	9.24 519	29.28 529	28.68 583	19.96 579	37.14 563	15.33 529	45.04 578	54.69 573	29.24 516	42.67 538	46.07 573	28.17 537	35.35 551	30.30 554	9.92 573	2.13 546	6.90 559	3.20 544	8.74 555	6.87 553

MFN_U_SF_DS_RVC	23.92 556	13.60 551	30.09 533	25.46 578	10.02 545	38.51 569	20.40 558	35.77 520	43.76 538	42.15 569	47.10 561	39.99 549	28.20 538	35.96 560	27.06 534	3.64 540	3.85 573	6.66 558	16.30 590	4.97 528	4.98 535

WZ-Net	25.17 566	12.95 547	63.02 593	15.13 547	10.42 548	38.51 569	27.42 584	40.46 554	54.17 570	28.32 510	52.95 574	40.81 554	28.36 539	37.07 564	41.35 586	1.21 502	0.21 382	0.73 469	0.94 505	5.42 535	3.87 518

otaku	33.18 584	35.99 592	52.93 573	40.01 591	21.41 581	55.08 590	17.25 545	43.30 572	61.58 595	39.25 562	49.16 566	46.61 575	28.49 540	39.77 576	28.76 549	18.56 588	7.00 585	31.82 592	9.61 580	21.53 589	15.48 585

STTRV1_RVC	22.05 545	18.29 565	39.19 551	16.73 553	23.82 587	29.51 535	15.66 531	34.87 509	34.16 480	35.00 549	34.89 488	31.89 498	28.80 541	28.81 530	23.08 509	11.86 583	3.26 563	6.50 554	4.65 557	14.38 577	5.69 537

DispFullNet	30.27 581	31.74 585	58.63 590	30.13 584	28.18 590	31.79 547	8.94 439	37.16 534	54.68 572	32.60 539	37.99 507	44.62 566	28.80 541	41.55 581	27.93 545	11.94 584	3.46 566	35.53 594	12.34 586	30.08 595	17.26 590

AF-Net	18.38 514	5.60 487	14.21 441	15.95 550	10.78 549	22.26 484	10.45 474	35.39 515	50.22 564	24.71 475	37.77 505	41.55 558	29.24 543	29.11 532	26.67 531	4.35 548	0.06 197	4.56 545	0.90 499	2.42 483	1.38 456

ccnet	24.02 557	16.16 560	21.70 508	11.83 518	17.75 576	37.87 566	16.18 535	45.46 579	31.93 459	36.99 558	46.46 560	38.76 543	29.52 544	37.55 568	40.93 584	9.20 571	6.29 581	9.63 570	7.71 573	11.19 565	7.21 559

DANet	16.85 492	8.00 517	26.04 521	14.56 543	7.25 505	20.59 474	5.37 341	26.22 394	26.02 408	32.17 536	36.00 494	37.20 535	29.77 545	30.75 537	24.62 521	1.14 500	1.34 527	2.21 524	0.51 475	3.18 503	4.07 523
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
SHD	21.32 537	10.03 528	30.16 534	14.30 540	8.68 530	24.15 496	8.93 438	40.82 555	61.17 594	35.79 552	44.15 550	38.73 542	30.20 546	33.88 545	31.09 557	2.00 518	0.81 510	1.17 499	1.55 524	4.08 518	4.78 532

aanetorigin	19.21 520	12.59 546	53.50 575	9.67 464	7.83 519	11.85 332	13.87 511	17.05 269	34.15 479	49.18 584	48.89 565	34.05 520	30.22 547	22.86 499	28.00 547	1.01 492	0.75 507	0.67 465	0.89 498	3.07 499	4.14 524

XQC	24.10 559	16.76 562	50.68 572	21.37 572	11.01 551	35.24 559	18.84 554	37.28 536	55.11 577	31.64 531	30.06 421	37.71 539	30.31 548	37.17 565	39.66 577	4.20 545	0.41 453	2.76 534	1.89 532	11.46 569	8.42 567

MSAF-DinoV2	20.61 529	7.35 512	24.41 515	11.43 513	4.88 406	30.12 537	16.70 541	39.67 550	54.27 571	22.75 453	32.01 454	48.05 579	30.44 549	37.52 567	40.45 580	0.72 457	0.50 479	0.44 441	1.23 518	4.64 523	4.54 530

UDG	21.45 540	14.84 555	14.44 447	21.30 571	20.08 580	32.05 549	13.76 510	35.98 523	35.52 491	25.93 488	30.69 427	37.26 536	30.66 550	21.97 491	19.89 484	10.88 577	5.55 579	22.78 585	7.65 571	14.83 578	13.05 581

ADCL	21.64 541	6.20 495	47.32 569	9.93 473	6.91 499	38.69 571	19.97 557	31.26 461	54.04 569	27.89 507	47.97 562	31.35 494	30.66 550	33.18 544	36.62 567	0.99 489	0.92 520	2.63 531	1.82 530	2.45 484	2.13 485

GANetREF_RVC	25.41 567	29.28 584	24.63 516	25.18 577	6.04 474	30.44 541	35.39 595	47.84 582	50.60 565	36.88 556	36.04 495	34.11 522	31.23 552	37.46 566	27.96 546	8.58 568	2.66 554	16.29 580	4.95 561	14.37 576	8.32 566
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
FAT-Stereo	16.81 491	2.97 426	17.56 480	9.80 468	6.21 477	16.12 425	13.23 506	38.18 542	39.67 513	27.00 499	39.73 521	37.55 537	31.30 553	20.39 479	21.52 491	3.44 538	2.05 542	0.81 481	1.10 513	1.89 472	5.72 539

CSAN	21.34 538	9.45 523	23.34 512	20.99 568	4.95 410	32.57 550	34.26 592	38.83 546	49.95 561	36.97 557	39.72 520	44.97 568	31.73 554	26.05 515	23.94 514	1.52 509	0.47 472	0.85 484	1.43 522	2.73 490	2.14 488

SANet	20.96 531	6.60 502	29.81 531	8.83 439	3.19 319	31.27 545	20.56 559	41.86 562	56.09 582	39.30 563	43.62 545	44.95 567	31.93 555	27.83 524	23.67 512	0.94 484	0.52 486	0.99 492	0.42 463	4.72 525	2.03 483

G-Net	21.25 536	8.24 518	37.97 549	15.14 548	9.26 540	50.87 586	16.80 543	27.96 413	30.54 443	38.92 560	42.93 542	33.27 511	32.17 556	27.99 527	25.25 524	4.40 549	3.83 571	3.60 542	0.97 507	7.91 549	6.95 554

DStereoO	23.30 553	15.58 558	13.92 433	14.76 544	8.35 526	16.44 434	16.19 536	33.98 496	39.60 512	30.48 523	28.08 389	31.65 497	32.30 557	41.39 580	27.39 536	48.20 604	3.83 571	28.72 590	3.33 546	25.98 592	5.78 540

test_sample8	17.19 498	4.86 473	17.49 476	5.97 308	2.94 310	17.57 450	8.30 431	31.87 468	18.55 318	33.54 543	26.00 364	40.64 553	32.90 558	20.07 469	20.17 485	6.44 560	36.07 602	6.62 555	7.44 568	3.20 506	3.11 508

PASM	28.19 575	17.35 564	48.18 570	22.49 573	22.20 583	25.92 513	25.84 580	34.35 503	49.45 557	35.37 551	39.48 518	46.72 576	33.36 559	34.28 548	36.77 568	11.73 582	14.94 593	17.43 582	22.18 592	13.45 571	12.32 580

zh-sn7	23.03 552	15.48 557	50.25 571	14.08 538	7.77 518	26.71 521	23.32 574	36.59 527	48.43 553	33.80 545	51.71 571	33.34 513	33.77 560	39.91 577	37.07 570	0.60 441	0.86 513	0.54 452	0.35 445	3.18 503	2.85 501

AnyNet_C32	23.37 554	13.28 550	40.29 554	12.36 523	11.44 555	30.39 540	29.15 587	31.36 464	44.90 543	35.36 550	48.86 563	33.61 515	34.20 561	43.15 583	41.62 587	1.27 504	1.35 528	1.18 501	2.58 539	4.77 526	6.27 545

DPSNet	24.40 561	6.97 510	33.14 540	11.16 506	6.54 486	53.33 589	43.32 600	51.28 591	59.37 592	30.89 526	39.36 517	40.35 551	34.30 562	32.57 543	25.09 523	4.65 551	1.62 536	0.37 436	0.66 487	8.51 554	4.44 528

edge stereo	18.75 516	5.12 478	17.66 482	10.77 498	7.84 520	22.41 486	11.03 480	35.23 514	42.07 528	34.62 548	42.74 539	41.28 556	35.50 563	25.14 512	24.17 517	2.42 527	2.42 551	6.35 553	1.45 523	2.89 496	3.80 515

LSM	29.98 578	19.52 571	55.11 584	19.06 562	53.75 605	32.57 550	23.17 572	42.61 566	48.57 554	45.97 580	55.04 584	42.93 562	36.02 564	35.63 556	27.03 533	2.33 522	9.19 588	4.87 546	7.71 573	10.65 563	27.91 599

WCMA_ROB	20.02 528	4.30 463	19.72 499	9.47 459	7.00 500	32.71 552	13.99 512	31.97 470	32.48 467	41.51 568	52.00 573	44.09 565	36.14 565	32.43 542	24.29 519	6.19 558	2.79 558	1.09 496	1.10 513	3.95 516	3.13 511

psmorigin	20.95 530	10.24 531	35.84 543	9.75 466	7.05 501	24.59 500	10.11 465	32.85 485	32.17 463	43.09 572	54.57 582	42.79 561	36.62 566	35.99 561	27.41 538	1.58 510	2.72 556	0.79 474	1.05 510	3.26 509	6.50 548

Ntro	34.97 589	37.63 593	54.53 581	43.26 595	22.45 585	57.73 596	21.97 564	47.14 581	64.21 601	39.12 561	48.86 563	47.93 578	36.94 567	40.66 578	29.83 552	17.16 586	6.51 582	32.70 593	10.17 581	24.06 590	16.48 588

DStereoSA	26.02 569	16.00 559	36.80 546	23.05 574	13.50 565	27.80 526	20.87 560	49.24 586	58.93 590	26.92 497	36.89 499	29.48 478	37.74 568	38.81 574	26.96 532	7.13 565	7.34 586	15.03 578	11.26 584	21.25 587	15.34 584

FC-DCNN	24.37 560	10.99 540	19.02 492	18.44 559	9.16 538	36.98 562	23.07 571	40.44 553	43.05 532	46.25 581	53.58 580	50.44 582	37.86 569	35.45 553	27.57 540	6.87 564	3.37 564	6.01 550	4.88 559	7.86 548	6.05 542

SGM_RVC	19.52 521	2.12 376	6.79 197	6.59 354	1.33 182	38.20 567	15.74 532	38.13 540	34.07 477	45.71 579	41.91 535	51.41 586	38.10 570	38.77 573	27.80 542	0.61 445	0.36 446	0.51 449	0.33 441	1.03 430	0.90 421
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FC-DCNN v2	24.44 562	10.97 539	18.53 490	18.49 560	9.18 539	37.41 564	23.03 570	40.91 557	43.02 531	46.46 582	54.06 581	50.67 583	38.26 571	35.41 552	27.52 539	6.85 563	3.38 565	6.03 551	4.89 560	7.82 547	5.94 541

MSMD_ROB	22.90 550	9.64 526	14.76 452	17.46 556	9.88 542	34.94 557	18.83 553	33.67 494	37.47 502	40.97 567	59.80 590	45.93 572	38.34 572	31.74 541	23.24 511	6.22 559	3.58 568	8.78 568	11.03 583	6.76 541	5.06 536

SAMSARA	34.43 588	18.53 566	31.91 538	55.34 600	35.34 594	75.99 618	94.71 630	47.97 583	50.84 566	37.47 559	36.99 501	53.12 588	38.55 573	39.56 575	38.65 575	3.59 539	5.40 578	2.22 525	3.72 549	9.43 557	9.29 573

AnyNet_C01	29.76 577	25.78 581	75.37 610	17.03 554	11.34 553	49.00 584	27.12 583	37.99 539	40.05 517	40.73 566	65.13 601	46.98 577	38.86 574	46.63 586	48.19 597	2.14 520	2.13 546	2.13 521	2.56 538	8.14 551	7.98 565

FCDSN-DC	25.59 568	14.91 556	18.83 491	28.55 582	15.68 570	39.29 572	18.16 551	42.83 570	41.69 523	44.43 578	51.94 572	50.82 584	39.22 575	34.59 550	27.29 535	6.05 556	3.63 569	7.01 562	6.41 564	10.35 560	10.17 575
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
Wz-Net-TNSev	25.12 564	20.16 573	57.98 589	9.56 461	7.42 510	42.73 576	22.27 565	35.14 512	53.46 568	35.97 554	42.74 539	45.83 570	39.87 576	36.56 563	34.73 562	1.82 516	1.51 533	0.76 471	1.34 521	5.84 537	6.80 551

ADCS	26.20 570	13.71 552	46.90 568	14.51 542	10.34 547	30.46 542	22.72 569	42.81 569	57.61 588	42.58 570	49.37 567	41.91 559	40.43 577	41.90 582	44.58 592	2.37 524	2.19 548	2.37 528	3.29 545	7.32 543	6.52 549

MFN_U_SF_RVC	28.16 574	14.14 554	53.23 574	21.11 569	7.91 521	39.97 573	13.13 505	51.65 593	46.34 547	47.41 583	53.38 577	55.32 589	40.53 578	38.47 572	39.74 578	5.67 555	4.46 575	6.98 561	8.73 576	7.47 544	7.44 561

EDNetEfficient	25.16 565	22.23 576	77.22 612	9.09 446	7.38 508	19.38 465	16.78 542	21.41 336	55.74 581	61.52 600	53.51 579	36.22 531	40.65 579	24.22 505	38.27 574	0.62 448	0.74 505	0.86 487	2.60 540	7.70 545	7.09 556

DStereoFS	26.88 571	21.28 575	29.50 530	18.65 561	12.35 562	29.13 534	13.04 503	50.34 590	47.29 548	35.95 553	44.38 551	36.32 532	41.02 580	51.90 597	33.82 558	7.92 566	5.83 580	15.86 579	9.22 579	17.41 585	16.41 587

MeshStereo	22.27 546	6.87 507	11.15 386	7.69 410	4.87 405	37.70 565	13.06 504	41.64 561	36.95 501	50.92 587	53.41 578	58.12 591	41.93 581	37.73 569	27.62 541	2.52 529	2.37 550	2.99 535	2.07 535	3.09 500	2.60 496
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
ADCMid	22.76 549	10.75 536	41.73 558	11.23 507	7.97 523	27.26 523	19.18 556	35.44 517	38.02 508	40.23 565	46.38 557	36.56 533	42.70 582	38.20 571	40.75 581	1.77 513	1.43 531	3.05 537	3.81 550	4.96 527	3.82 516

RTS	30.15 579	23.12 578	96.33 629	16.71 551	11.63 556	58.66 598	24.28 576	36.80 529	62.63 598	43.79 575	46.10 555	32.56 507	43.90 583	51.29 593	40.92 582	2.38 525	0.66 499	1.06 493	0.74 492	5.11 529	4.34 526

RTSA	30.15 579	23.12 578	96.33 629	16.71 551	11.63 556	58.66 598	24.28 576	36.80 529	62.63 598	43.79 575	46.10 555	32.56 507	43.90 583	51.29 593	40.92 582	2.38 525	0.66 499	1.06 493	0.74 492	5.11 529	4.34 526

RainbowNet	51.25 598	62.74 608	64.52 597	60.13 601	39.00 598	58.72 600	30.83 588	57.31 602	79.18 619	50.24 585	65.35 603	60.13 596	44.25 585	49.47 588	41.16 585	46.52 603	46.06 608	52.72 602	31.78 596	52.33 604	32.47 600

SGM-ForestM	23.72 555	2.44 398	9.13 320	7.43 399	2.25 264	44.80 579	19.11 555	44.90 577	49.97 562	50.74 586	51.18 570	62.06 599	45.83 586	44.96 585	33.88 560	1.00 490	0.84 512	0.78 472	0.62 484	1.29 447	1.11 440

coex-ft	30.77 582	38.58 594	93.29 628	9.44 457	5.62 452	34.95 558	25.30 579	30.83 455	59.36 591	73.23 613	58.53 588	45.92 571	47.29 587	29.44 534	45.30 593	1.37 506	1.65 538	0.95 490	0.96 506	8.35 553	4.96 534

LE_ROB	22.93 551	3.07 430	14.02 436	7.70 411	2.86 302	31.99 548	17.35 546	28.10 416	67.19 606	70.51 609	55.61 585	49.07 580	47.62 588	24.76 511	36.49 566	0.35 383	0.20 375	0.27 412	0.55 479	0.48 331	0.44 342

Consistency-Raft	41.82 595	35.10 590	44.56 564	32.85 586	41.39 599	46.76 581	34.76 593	57.01 600	54.94 575	32.10 535	65.22 602	30.82 488	48.46 589	40.81 579	48.77 598	27.39 594	34.28 600	42.92 596	51.66 609	39.28 597	27.28 596

ACVNet_1	41.30 594	49.46 597	64.91 598	44.67 596	25.07 588	49.43 585	25.23 578	55.33 598	65.87 603	59.72 593	59.33 589	63.43 600	48.79 590	49.63 589	37.09 571	19.05 589	9.82 589	38.29 595	13.97 588	28.67 593	18.23 593

EDNetEfficientorigin	28.98 576	35.45 591	99.82 639	9.43 454	5.65 454	24.97 505	14.79 519	26.06 391	54.82 574	60.87 596	57.59 587	45.42 569	50.27 591	26.11 516	43.62 589	0.30 370	0.37 448	1.61 513	2.35 537	10.17 559	9.99 574

TCMNet-wrong-test	76.74 621	91.47 632	89.31 623	97.64 634	97.35 634	94.87 629	92.51 629	69.78 614	65.29 602	63.44 604	71.10 608	65.66 603	51.44 592	85.29 630	74.70 622	56.06 609	20.22 594	83.11 626	82.39 624	95.02 635	88.18 629

ELAS	33.68 586	18.95 568	36.71 545	20.64 564	13.61 566	56.43 591	35.14 594	50.03 589	49.90 558	60.58 595	63.83 596	58.64 594	53.36 593	50.73 591	44.44 591	11.03 578	6.58 583	10.02 571	7.43 567	13.58 574	11.94 579
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	33.79 587	19.15 569	35.97 544	21.28 570	13.79 568	52.58 587	36.11 596	48.96 585	55.66 580	61.47 599	62.91 592	58.35 593	53.55 594	53.37 599	42.23 588	11.25 580	6.64 584	10.32 572	7.05 566	13.56 572	11.58 578
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MonStereo1	45.10 597	33.36 587	54.69 582	33.57 587	31.94 592	43.06 578	17.79 549	49.52 588	56.61 584	50.97 588	64.04 597	70.09 606	53.57 595	49.77 590	53.19 603	53.87 607	14.08 592	54.69 604	35.89 599	41.66 598	39.69 605

MSC_U_SF_DS_RVC	37.16 592	34.69 588	53.68 579	37.47 590	12.55 564	56.80 594	22.63 568	52.02 594	63.29 600	66.20 605	63.82 595	58.12 591	53.73 596	51.21 592	46.48 594	8.79 569	5.31 577	14.69 577	15.22 589	17.27 584	9.21 572

PVD	33.19 585	18.59 567	37.64 548	26.09 579	16.99 575	33.25 553	42.25 599	51.42 592	66.03 604	52.65 590	64.31 599	51.93 587	55.13 597	51.61 595	40.40 579	4.00 544	3.51 567	9.53 569	4.26 555	10.62 562	23.56 594

anonymity	52.32 599	58.23 604	63.91 594	41.12 593	59.25 609	53.27 588	41.04 598	55.69 599	40.20 518	54.85 591	49.49 568	49.13 581	55.48 598	59.07 602	49.65 601	55.86 608	50.03 614	51.00 600	51.08 607	51.71 602	56.36 609

BEATNet-Init1	35.08 590	20.64 574	54.70 583	27.43 581	12.00 561	58.29 597	31.01 589	52.58 595	57.49 587	60.36 594	62.98 593	69.98 605	55.54 599	53.00 598	44.40 590	4.61 550	2.84 559	7.05 563	6.89 565	10.97 564	8.94 570

SGM+DAISY	54.67 602	56.61 601	62.73 592	40.21 592	53.22 603	61.95 603	48.59 602	55.05 597	44.62 542	61.03 598	63.68 594	60.46 597	55.62 600	60.68 604	55.34 605	56.34 610	48.56 611	50.16 599	49.63 606	52.25 603	56.76 611

MANE	31.97 583	10.75 536	17.71 485	20.94 567	13.77 567	47.80 582	26.85 581	53.00 596	55.20 579	59.29 592	64.30 598	64.93 602	56.31 601	51.83 596	38.69 576	9.61 572	4.72 576	6.91 560	19.93 591	9.20 556	7.64 563

SPS-STEREO	55.62 603	59.14 605	64.16 595	45.05 597	53.84 606	59.88 601	44.00 601	59.53 603	49.94 560	62.33 601	61.09 591	59.80 595	56.82 602	60.06 603	57.85 606	58.41 611	48.34 610	51.07 601	49.21 605	55.41 606	56.48 610
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MADNet+	53.31 600	68.61 611	98.75 636	67.03 605	37.58 596	79.83 624	81.74 624	60.38 604	61.61 596	51.43 589	54.92 583	61.11 598	59.29 603	69.66 611	76.71 625	23.88 591	24.03 598	17.08 581	12.35 587	32.47 596	27.69 598

PWCK	65.90 609	88.63 629	79.40 615	80.32 618	29.96 591	63.85 606	39.45 597	72.07 619	71.26 611	78.74 620	68.99 606	77.82 612	61.77 604	82.81 628	62.64 613	80.17 623	39.88 604	81.90 621	47.37 604	73.54 620	37.51 602

NVStereoNet_ROB	41.93 596	32.40 586	44.55 563	36.60 589	27.78 589	34.52 556	32.38 590	48.84 584	57.18 586	69.34 608	75.62 613	66.07 604	64.86 605	47.34 587	60.78 609	15.72 585	23.99 597	23.40 586	32.06 597	21.34 588	23.86 595
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
JetBlue	54.08 601	45.10 596	74.15 608	51.17 598	47.68 600	75.66 617	60.97 609	63.63 605	62.09 597	63.32 603	64.88 600	78.86 613	68.17 606	68.15 609	75.09 624	36.86 595	24.88 599	29.01 591	29.12 595	28.71 594	34.13 601

MFMNet_re	72.05 613	79.64 622	64.23 596	52.73 599	84.71 624	77.93 620	68.35 613	63.96 606	66.93 605	61.00 597	71.29 609	63.84 601	68.91 607	72.42 618	61.11 610	82.03 627	74.22 627	80.34 618	74.44 618	83.62 628	89.34 630

TorneroNet-64	65.66 608	70.70 613	71.20 606	76.52 610	59.70 611	66.78 608	58.05 607	67.53 609	80.00 620	62.67 602	67.40 604	83.09 618	69.42 608	67.34 606	62.05 612	48.31 606	44.07 607	72.93 610	63.88 611	68.05 610	53.58 608

DPSimNet_ROB	74.29 619	83.27 627	59.30 591	77.19 611	65.13 614	75.14 614	74.95 620	73.99 621	76.94 617	81.99 622	75.48 612	80.18 617	71.76 609	67.39 607	84.00 629	81.87 626	51.14 615	79.99 616	76.70 621	70.17 613	79.21 626

JetRed	79.55 625	79.88 624	91.52 626	71.05 607	75.80 623	91.66 626	80.11 623	79.14 627	80.44 621	84.35 627	84.23 622	83.38 619	72.48 610	79.43 624	85.44 630	69.33 616	81.58 628	73.66 611	72.56 614	82.35 625	72.60 624

ACVNet_2	57.39 604	61.72 607	72.56 607	66.35 604	38.29 597	61.93 602	48.64 603	71.64 617	81.91 622	79.28 621	88.72 628	76.25 610	72.87 611	54.33 600	46.74 596	37.13 596	23.36 596	54.52 603	37.80 600	46.22 599	27.59 597

TorneroNet	71.21 611	73.44 616	75.82 611	80.82 619	65.65 615	70.53 611	64.39 612	71.42 616	75.97 615	71.47 610	73.68 611	84.17 621	74.00 612	69.85 612	69.09 616	59.37 612	48.19 609	79.67 615	73.51 617	74.93 621	68.26 621

IMH-64-1	59.25 605	58.09 602	67.69 602	66.06 602	50.51 601	56.45 592	49.45 604	68.83 610	67.75 607	67.58 606	80.37 617	70.15 607	74.28 613	72.16 616	48.94 599	42.00 600	42.87 605	65.57 606	47.02 602	51.52 600	37.76 603

IMH-64	59.25 605	58.09 602	67.69 602	66.06 602	50.51 601	56.45 592	49.45 604	68.83 610	67.75 607	67.58 606	80.37 617	70.15 607	74.28 613	72.16 616	48.94 599	42.00 600	42.87 605	65.57 606	47.02 602	51.52 600	37.76 603

UNDER WATER-64	73.11 617	74.48 617	87.70 621	74.03 608	55.20 607	78.24 621	75.71 621	65.33 607	67.91 609	75.60 616	69.32 607	84.41 622	76.93 615	68.43 610	72.45 619	81.18 625	56.77 619	82.46 622	80.34 622	68.22 611	67.48 620

ktn	72.58 616	80.06 625	69.96 605	79.14 615	69.86 620	75.40 616	70.43 618	69.01 612	76.90 616	72.88 612	77.46 614	77.43 611	77.41 616	72.78 619	55.00 604	79.09 620	65.99 622	80.09 617	68.29 612	71.46 617	62.98 615

IMH	62.95 607	60.33 606	67.78 604	69.51 606	53.65 604	65.09 607	54.21 606	72.00 618	73.28 613	72.49 611	81.93 619	72.96 609	79.81 617	76.65 622	51.41 602	43.57 602	49.82 613	67.81 608	51.14 608	54.83 605	40.67 606

WAO-7	72.21 615	78.21 618	54.04 580	79.33 616	69.31 619	70.20 610	72.09 619	77.85 626	84.90 625	77.35 617	86.03 623	79.37 615	79.88 618	65.32 605	65.33 615	62.33 613	69.70 625	70.51 609	73.21 615	67.23 609	62.02 614

KSHMR	88.54 630	93.03 633	83.31 618	95.54 632	91.74 631	82.37 625	83.41 625	84.43 629	81.99 623	87.89 628	84.05 621	91.94 631	81.33 619	76.34 621	81.76 628	96.44 637	96.14 634	96.69 638	97.12 637	92.52 634	92.67 637

LRCNet_RVC	73.59 618	69.80 612	74.41 609	77.63 612	60.56 612	40.33 574	15.08 525	71.04 615	48.36 552	88.07 629	94.62 631	90.11 630	81.83 620	80.58 627	61.26 611	97.12 638	72.30 626	96.65 637	97.58 638	77.13 622	77.30 625

UNDER WATER	75.92 620	79.25 621	87.75 622	84.39 621	66.43 616	77.08 619	77.22 622	66.90 608	72.16 612	75.32 615	71.56 610	85.89 628	82.15 621	70.11 613	74.99 623	79.34 622	53.61 616	86.40 628	84.53 627	71.29 616	72.11 623

LVE	71.50 612	72.46 614	83.91 620	75.21 609	55.29 608	74.81 612	62.76 611	77.22 623	83.77 624	82.09 623	87.11 627	83.38 619	82.41 622	75.93 620	64.49 614	48.28 605	57.24 620	74.61 612	62.53 610	65.49 607	61.01 613

RSGM-EC	88.03 628	67.44 609	53.54 576	84.82 622	87.13 625	94.34 627	92.20 627	94.86 635	98.29 635	95.56 635	98.06 635	85.65 624	83.07 623	79.52 625	79.00 626	95.80 634	97.66 635	91.52 633	95.19 635	95.05 636	91.80 635

acva	88.03 628	67.44 609	53.54 576	84.82 622	87.13 625	94.34 627	92.20 627	94.86 635	98.29 635	95.56 635	98.06 635	85.65 624	83.07 623	79.52 625	79.00 626	95.80 634	97.66 635	91.52 633	95.19 635	95.05 636	91.80 635

WAO-6	70.64 610	73.02 615	66.25 599	79.92 617	61.74 613	68.74 609	59.08 608	75.27 622	87.02 626	74.72 614	79.40 616	79.19 614	84.60 625	67.70 608	60.53 608	67.85 614	48.88 612	81.48 619	73.29 616	65.57 608	58.60 612

notaker	72.18 614	79.78 623	78.84 614	78.75 614	68.52 617	63.26 605	61.68 610	69.22 613	75.95 614	77.58 618	78.85 615	79.69 616	84.79 626	77.39 623	58.43 607	69.68 617	60.79 621	77.46 614	68.48 613	69.62 612	64.92 618

WAO-8	76.87 622	78.41 619	66.45 600	86.81 625	72.47 621	79.27 622	68.59 615	77.75 624	89.01 628	83.09 625	86.98 624	85.87 626	84.97 627	72.12 614	69.11 617	74.93 618	55.23 617	87.79 631	83.50 625	70.47 614	64.56 616

Venus	76.87 622	78.41 619	66.45 600	86.81 625	72.47 621	79.27 622	68.59 615	77.75 624	89.01 628	83.09 625	86.98 624	85.87 626	84.97 627	72.12 614	69.11 617	74.93 618	55.23 617	87.79 631	83.50 625	70.48 615	64.56 616

ASD4	87.72 627	90.49 630	83.85 619	83.29 620	90.74 630	97.88 632	99.60 638	88.98 630	96.82 634	88.24 630	93.42 629	89.82 629	86.15 629	88.78 632	91.81 631	79.31 621	81.76 629	76.68 613	81.50 623	83.55 627	81.68 627

HanzoNet	77.61 624	81.11 626	82.83 616	77.82 613	69.15 618	75.25 615	69.06 617	73.49 620	77.84 618	82.19 624	82.80 620	85.42 623	86.67 630	85.99 631	73.64 621	85.24 631	68.38 624	81.71 620	75.47 620	71.98 618	66.24 619

MADNet++	94.16 636	94.02 634	90.25 624	96.28 633	96.84 633	97.17 631	90.16 626	94.71 634	91.69 630	97.07 637	93.71 630	94.62 633	92.63 631	96.15 637	95.18 635	95.42 633	95.89 633	92.80 635	92.23 634	92.10 633	94.30 639

Dean	80.72 626	85.82 628	83.27 617	84.91 624	59.53 610	75.11 613	68.39 614	81.59 628	88.05 627	92.41 631	86.98 624	92.41 632	93.02 632	83.11 629	73.31 620	68.01 615	66.13 623	94.82 636	84.66 628	83.28 626	69.50 622

xxxxx1	91.92 632	95.33 635	98.45 633	87.29 627	89.24 627	98.50 633	98.17 635	92.95 631	93.21 631	93.55 632	95.36 632	96.99 634	96.28 633	94.65 634	94.94 632	83.26 628	84.17 630	82.90 623	88.32 631	85.49 630	89.37 631

tt_ll	91.92 632	95.33 635	98.45 633	87.29 627	89.24 627	98.50 633	98.17 635	92.95 631	93.21 631	93.55 632	95.36 632	96.99 634	96.28 633	94.65 634	94.94 632	83.26 628	84.17 630	82.90 623	88.32 631	85.49 630	89.37 631

ff	91.92 632	95.33 635	98.45 633	87.29 627	89.24 627	98.50 633	98.17 635	92.95 631	93.21 631	93.55 632	95.36 632	96.99 634	96.28 633	94.65 634	94.94 632	83.26 628	84.17 630	82.90 623	88.32 631	85.49 630	89.37 631

test_example2	99.68 641	99.99 641	99.99 641	100.00 641	99.99 640	99.86 639	99.99 641	98.29 638	100.00 643	100.00 644	100.00 642	98.15 638	98.39 636	99.98 642	99.98 641	100.00 641	99.99 642	99.40 640	99.53 641	100.00 642	100.00 643

MEDIAN_ROB	99.19 637	99.84 639	99.62 638	98.49 635	98.51 637	98.58 636	97.81 634	98.80 639	98.56 637	99.36 641	99.49 638	99.56 640	99.06 637	98.35 638	98.31 637	99.99 640	99.63 639	100.00 642	100.00 643	99.81 640	99.95 641

USTest	93.52 635	90.92 631	77.74 613	87.90 630	92.63 632	100.00 640	100.00 642	99.79 641	99.80 640	99.21 640	99.52 639	98.03 637	99.15 638	89.52 633	99.31 639	90.37 632	98.47 637	84.34 627	87.43 630	84.58 629	91.71 634

PML	99.19 637	100.00 644	98.08 632	99.28 638	99.53 638	100.00 640	99.73 639	98.24 637	99.44 639	100.00 644	99.57 640	98.76 639	99.84 639	100.00 645	98.88 638	100.00 641	99.54 638	100.00 642	99.50 640	99.90 641	93.55 638

ccccc	99.71 642	98.19 638	100.00 642	100.00 641	100.00 641	99.32 638	99.81 640	99.79 641	99.22 638	99.63 643	98.80 637	99.69 641	99.91 640	99.95 641	99.99 642	100.00 641	100.00 643	99.97 641	99.90 642	100.00 642	100.00 643

HaxPig	99.40 639	99.99 641	97.38 631	100.00 641	100.00 641	96.91 630	97.35 632	99.59 640	99.99 642	100.00 644	100.00 642	99.99 645	99.99 641	99.04 639	97.77 636	100.00 641	100.00 643	100.00 642	100.00 643	100.00 642	99.99 642

Hybrid-DGEV	100.00 646	100.00 644	100.00 642	100.00 641	100.00 641	100.00 640	100.00 642	100.00 644	100.00 643	100.00 644	100.00 642	100.00 647	100.00 642	100.00 645	100.00 645	100.00 641	100.00 643	100.00 642	100.00 643	100.00 642	100.00 643

RAFT-FEzeroshot	100.00 646	100.00 644	100.00 642	100.00 641	100.00 641	100.00 640	100.00 642	100.00 644	100.00 643	100.00 644	100.00 642	100.00 647	100.00 642	100.00 645	100.00 645	100.00 641	100.00 643	100.00 642	100.00 643	100.00 642	100.00 643

RAFT-FE	100.00 646	100.00 644	100.00 642	100.00 641	100.00 641	100.00 640	100.00 642	100.00 644	100.00 643	100.00 644	100.00 642	100.00 647	100.00 642	100.00 645	100.00 645	100.00 641	100.00 643	100.00 642	100.00 643	100.00 642	100.00 643

FlowAnything	100.00 646	100.00 644	100.00 642	100.00 641	100.00 641	100.00 640	100.00 642	100.00 644	100.00 643	100.00 644	100.00 642	100.00 647	100.00 642	100.00 645	100.00 645	100.00 641	100.00 643	100.00 642	100.00 643	100.00 642	100.00 643

Selective-RAFT-Error	100.00 646	100.00 644	100.00 642	100.00 641	100.00 641	100.00 640	100.00 642	100.00 644	100.00 643	100.00 644	100.00 642	100.00 647	100.00 642	100.00 645	100.00 645	100.00 641	100.00 643	100.00 642	100.00 643	100.00 642	100.00 643

Anonymous_1	99.65 640	99.95 640	99.93 640	99.80 640	99.60 639	100.00 640	100.00 642	99.82 643	99.98 641	99.62 642	99.94 641	99.75 642	100.00 642	99.66 640	99.88 640	98.45 639	99.84 640	98.73 639	99.26 639	99.41 639	99.36 640

tt	89.96 631	1.02 91	100.00 642	99.40 639	100.00 641	100.00 640	100.00 642	100.00 644	100.00 643	78.36 619	67.94 605	99.99 645	100.00 642	100.00 645	100.00 645	95.81 636	99.93 641	87.43 629	86.39 629	95.11 638	87.89 628

CasAABBNet	100.00 646	100.00 644	100.00 642	100.00 641	100.00 641	100.00 640	100.00 642	100.00 644	100.00 643	100.00 644	100.00 642	100.00 647	100.00 642	100.00 645	100.00 645	100.00 641	100.00 643	100.00 642	100.00 643	100.00 642	100.00 643

LSM0	100.00 646	100.00 644	100.00 642	100.00 641	100.00 641	100.00 640	100.00 642	100.00 644	100.00 643	100.00 644	100.00 642	100.00 647	100.00 642	100.00 645	100.00 645	100.00 641	100.00 643	100.00 642	100.00 643	100.00 642	100.00 643

DPSMNet_ROB	99.95 644	100.00 644	100.00 642	100.00 641	100.00 641	100.00 640	100.00 642	100.00 644	100.00 643	99.15 639	100.00 642	99.96 643	100.00 642	99.99 643	99.99 642	100.00 641	100.00 643	100.00 642	100.00 643	100.00 642	100.00 643

DGTPSM_ROB	99.95 644	100.00 644	100.00 642	100.00 641	100.00 641	100.00 640	100.00 642	100.00 644	100.00 643	99.14 638	100.00 642	99.96 643	100.00 642	99.99 643	99.99 642	100.00 641	100.00 643	100.00 642	100.00 643	100.00 642	100.00 643

DPSM_ROB	100.00 646	100.00 644	100.00 642	100.00 641	100.00 641	100.00 640	100.00 642	100.00 644	100.00 643	100.00 644	100.00 642	100.00 647	100.00 642	100.00 645	100.00 645	100.00 641	100.00 643	100.00 642	100.00 643	100.00 642	100.00 643

DPSM	100.00 646	100.00 644	100.00 642	100.00 641	100.00 641	100.00 640	100.00 642	100.00 644	100.00 643	100.00 644	100.00 642	100.00 647	100.00 642	100.00 645	100.00 645	100.00 641	100.00 643	100.00 642	100.00 643	100.00 642	100.00 643

AVERAGE_ROB	99.80 643	99.99 641	99.40 637	100.00 641	100.00 641	98.99 637	97.72 633	100.00 644	100.00 643	100.00 644	100.00 642	100.00 647	100.00 642	100.00 645	100.00 645	100.00 641	100.00 643	100.00 642	100.00 643	100.00 642	100.00 643

FADE		35.07 589		32.15 585	23.61 586			57.09 601	71.09 610	43.02 571		43.42 564		58.81 601		37.95 597	21.02 595	44.59 597	42.77 601	17.09 582	15.50 586

Low-res two-view benchmark